RGBD20K：面向 RGB-D 语义分割的大规模基准数据集
论文介绍了 RGBD20K 数据集，旨在推动更稳健、泛化能力更强的 RGB-D 语义分割研究。数据集包含 2 万组 RGB-D 图像，涵盖 160 个类别，并对标注进行了严格复核和修正。作者还提出 Score-Purified Fusion（SPF），据论文报告，该方法在所有评测基准上均取得领先表现。数据集可在 GitHub 获取。
本文来源：Hugging Face，仅供学习参考，版权归原作者所有。