deeplabv3+ 数据集

### DeepLabV3+ 相关的数据集

对于DeepLabV3+模型而言，常用的数据集主要集中在语义分割领域。以下是几个典型的数据集：

#### Pascal VOC 数据集
Pascal Visual Object Classes (VOC) 是一个广泛用于目标检测和图像分类的任务集合，在语义分割方面也提供了丰富的标注数据[^2]。

该数据集中包含了多种类别的对象实例，并且每张图片都有像素级别的类别标签，非常适合用来训练像DeepLabV3+这样的高级语义分割网络。为了方便使用，通常会将此数据集转换成TFRecord格式以便于TensorFlow框架下的处理。

#### Cityscapes 数据集
Cityscapes是一个专注于城市街景场景理解的大规模高质量数据库，它不仅涵盖了多样化的天气条件和时间变化情况，而且具有详细的逐像素级注释以及多样的评价指标体系。这类特性使得Cityscapes成为评估户外环境下视觉算法性能的理想选择之一[^1]。

#### ADE20K 数据集
ADE20K（Adequate Data Exploration with 20,000 images）拥有超过两万幅带有精细标记的室内室外场景照片，覆盖范围极广，几乎囊括了日常生活中所能见到的各种物体及其组合形式。由于其复杂性和多样性远超其他同类资源，因此被公认为最具挑战性的大规模综合型评测平台之一[^3]。

这些数据集都可以作为DeepLabV3+的有效输入源来提升模型的表现力；具体选用哪一个取决于实际应用场景的需求和个人偏好等因素。

import torch
from torchvision import datasets, transforms

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((512, 512)),
    transforms.ToTensor(),
])

# 使用Pascal VOC数据集为例
dataset = datasets.VOCSegmentation(root='./data', year='2012', image_set='train', download=True, transform=transform)

print(f'Dataset size: {len(dataset)}')