怎么做自己的网站后台教程互动营销案例分析

百度云盘链接下载rs19_val1.zip等2个文件，以rs19_val1为主，其中\jpgs\rs19_val剩下4k张图在rs19_val2，链接:
https://pan.baidu.com/s/1czSIRvou_fyb3khNW-u-VQ?pwd=e8q5 提取码: e8q5

论文网址：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPRW_2019/papers/WAD/Zendel_RailSem19_A_Dataset_for_Semantic_Rail_Scene_Understanding_CVPRW_2019_paper.pdf

1. 数据集概述

RailSem19 是一个为铁路、道路场景理解提供丰富语义信息的数据集。它包含了 8500 张 由铁路车辆（包括火车和有轨电车）以自视角拍摄的图像，这些图像展示了在铁路和道路交汇区域的各种场景，包括铁路道口、城市街道上行驶的电车等。上述链接解压后文件包括：

/license.txt     : 描述发布条款的许可文件
/author.txt      : 列出所有内容供应者
/example-vis.py  : 示例 Python 文件，用于解释/可视化注释
/jpgs/<帧ID>.jpg   :  RGB 图像
/uint8/<帧ID>.png  :  标签图像
/jsons/<帧ID>.json :  几何注释

2. 数据集特点

RailSem19 的最大亮点之一就是其多元化的注释方式。数据集提供了详细的语义标注，涵盖了不同的注释类型：

几何注释：数据集中的图像包含了与铁路相关的几何标注。例如，所有的铁路轨道都被标注为折线（Polyline），并且与铁路相关的区域（如车站、信号等）也有相应的几何标注。这种几何信息为模型提供了更高层次的空间理解能力。

密集标签图：除了几何注释，RailSem19 还提供了与 Cityscapes 数据集兼容的密集标签图。这些标签图包括了道路、车辆、行人等多个物体类别，使得数据集不仅适用于铁路环境的场景理解，还可以用于城市道路的语义分割和检测任务。

3. 多类别覆盖

RailSem19 包含了大量的交通场景，其中许多图像展示了铁路和道路的交汇部分。这些图像包括了各种不同的铁路道口和城市街道上的电车，它们展现了铁路车辆与其他交通工具（如汽车、行人等）共享道路的复杂场景。这对于自动驾驶系统来说是一个巨大的挑战，因为它们需要准确地识别铁路与道路的交界处，并做出及时的决策。

4. 标签种类及RGB对应关系

        "buffer-stop": (70,70,70),"crossing": (128,64,128),"guard-rail": (0,255,0),"train-car" :  (100,80,0),"platform" : (232,35,244),"rail": (255,255,0),"switch-indicator": (127,255,0),"switch-left": (255,255,0),"switch-right": (127,127,0),"switch-unknown": (191,191,0),"switch-static": (0,255,127),"track-sign-front" : (0,220,220),"track-signal-front" : (30,170,250),"track-signal-back" : (0,85,125),#rail occluders"person-group" : (60,20,220),"car" : (142,0,0),"fence" : (153,153,190),"person" : (60,20,220),"pole" : (153,153,153),"rail-occluder" : (255,255,255),"truck" : (70,0,0)