Cityscapes数据集，用于自动驾驶图像的多维语义分割。
在梅赛德斯-奔驰的驱动下，它为驾驶领域的效果和性能测试提供了图像分割数据集。
它可用于关注真实场景中道路环境的理解，以及评估测试所涉及的算法在城市场景语义理解中的性能。
Cityscapes数据集包含5000张精细标注图像和20000张粗略标注图像，包括50个城市的不同场景、不同背景和不同街道场景，以及覆盖地面、建筑物、交通标志、自然、天空、人和车辆等30种物体标志。
一般用于两个主要应用，即像素级图像场景分割(称为语义分割)和实例级图像场景分割(称为实例分割)。
Cityscapes数据集的结构如下：
{ root }/{ type } { video }/{ split }/{ city }/{ city } _ { seq :06 } _ { frame :06 } _ { type } { ext }
root:city caps数据集所在的根目录。
类型：数据类型，例如用于真实图像的gtFine和用于8位图像的leftImg8bit。
拆分：拆分项目，如train/val/test/train _ extra/demo video。
城市：城市名称。
Seq: 6位序列号。
帧数：用6个数字表示的帧数。
Ext:文件的扩展名，如_ polygons.json。
