摘要：城市场景检测数据集，由五种不同的天气条件组成：白天 - 晴天、夜晚 - 晴天、黄昏 - 下雨、白天 - 有雾和夜间 - 下雨。这些图像是从不同的天气数据集中收集的：Cityscapes、BDD-100k、FoggyCityscapes 和 Adverse-We

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城市场景检测数据集，由五种不同的天气条件组成：白天 - 晴天、夜晚 - 晴天、黄昏 - 下雨、白天 - 有雾和夜间 - 下雨。这些图像是从不同的天气数据集中收集的：Cityscapes、BDD-100k、FoggyCityscapes 和 Adverse-Weather。该数据集用于评估模型在单域广义目标检测 （Single-DGOD） 上的性能。

由 100 个数据集、7 个图像域、224,714 张图像和 805 个类标签组成，标记时间超过 11,170 小时。从超过 90,000 个公共数据集、6000 万张公共图像中得出 RF100，这些图像正在由计算机视觉从业者在 Web 应用程序 Roboflow Universe 上的公开应用程序中积极组装和标记。通过发布 RF100，旨在提供语义多样化、多领域的数据集基准，以帮助研究人员使用真实数据测试其模型的泛化性。

自动生成的 COCO val 数据集子集，以可扩展的方式收集真实图像中各种类别的分离对象，其中目标对象分割掩码由遮挡物分隔成不同的区域。

来源：极市平台