Cityscapes Dataset
El conjunto de datos de paisajes urbanos es un conjunto de datos de referencia para la visión artificial aplicada a entornos urbanos. Ofrece una base valiosa de imágenes anotadas para la segmentación y el análisis de escenas callejeras, particularmente útil en el campo de los vehículos autónomos.
Aproximadamente 5000 imágenes de alta resolución en formato PNG, anotaciones en JSON
Utilizable para fines de investigación académica bajo una licencia específica (Cityscapes Research License)
Descripción
El conjunto de datos contiene aproximadamente 5000 imágenes de alta resolución con amplias anotaciones para:
- Segmentación semántica (clases como carretera, acera, edificio, peatón, automóvil, etc.)
- Segmentación de instancias (objetos individuales con contornos precisos)
- Detección y reconocimiento de objetos en entornos urbanos complejos
Las anotaciones se proporcionan en formato JSON, compatible con los principales marcos de visión artificial, lo que facilita el entrenamiento de modelos en contextos de tráfico intenso o infraestructuras variadas.
¿Para qué sirve este conjunto de datos?
El conjunto de datos Cityscapes se utiliza principalmente para:
- Formación de modelos de segmentación de imágenes en entornos urbanos
- Análisis de escenas callejeras para la percepción de vehículos autónomos
- Reconocimiento de objetos y comportamientos en el tráfico urbano
- El estudio del contexto vial para mejorar la seguridad y la navegación de los sistemas inteligentes
¿Se puede enriquecer o mejorar?
Sí, aunque ya son muy precisos, los paisajes urbanos se pueden enriquecer con:
- La adición de imágenes de otros continentes o climas para ampliar la diversidad del conjunto de datos
- La creación de nuevas categorías adaptadas a contextos específicos (vehículos de servicio, mobiliario urbano, etc.)
- Combinación con otros conjuntos de datos como Mapillary o BDD100K para aumentar la cobertura geográfica y contextual
- El uso de plataformas como CVAT o Label Studio para adaptar o refinar las anotaciones de acuerdo con las necesidades de investigación o implementación
🔗 Fuente: Conjunto de datos de paisajes urbanos
Preguntas frecuentes
¿El conjunto de datos Cityscapes es adecuado para el aprendizaje profundo en tiempo real?
Sí, aunque las imágenes están en alta resolución, es posible cambiar el tamaño o extraer las subregiones que son relevantes para el aprendizaje en tiempo real. Muchos modelos ligeros utilizan Cityscapes para el entrenamiento previo o la validación.
¿Cuáles son las principales diferencias entre Cityscapes y BDD100K?
Cityscapes es muy preciso, pero se limita a escenas europeas, mientras que el BDD100K cubre escenas más variadas (incluida la nocturna) e integra más metadatos (condiciones meteorológicas, tipo de carretera, etc.). Los dos conjuntos de datos suelen ser complementarios.
¿Se pueden usar paisajes urbanos para proyectos comerciales?
No, el conjunto de datos es solo para uso académico. Para los proyectos comerciales, es necesario solicitar una licencia especial u optar por un conjunto de datos de código abierto para uso comercial explícito.
