Cityscapes Scripts – クイック概要

概要 – Cityscapes データセットを扱うための Python ツールボックスです。これは、コンピュータビジョンモデル（セマンティックセグメンテーション、インスタンスセグメンテーション、パノプティックセグメンテーション、3‑D 物体検出など）の学習と評価に使用される、広く普及している街路シーンのベンチマークです。

重要性 – このデータセットは大規模で、複雑なフォルダレイアウトと多数の注釈形式（詳細/粗いポリゴン、PNG ラベルマップ、3‑D ボックスなど）を持っています。これらのスクリプトは、注釈のダウンロード、可視化、変換、評価といった面倒な手順を自動化するため、研究者はモデルそのものに集中できます。

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主な機能 (README に記載の通り)

カテゴリ	ツールボックスが提供するもの
インストール	pip install cityscapesscripts (GUI 拡張機能は cityscapesscripts[gui] でインストール可能)。
データ処理	csDownload – 公式 Cityscapes パッケージ用のコマンドラインダウンローダー。
可視化	csViewer – あらゆる注釈タイプをオーバーレイ表示できる画像ビューア。csLabelTool – データセット作成者が使用したオリジナルのラベリング UI。
変換ユーティリティ	• csCreateTrainIdLabelImgs – ポリゴン JSON を train‑ID ラベル付き PNG に変換。 • csCreateTrainIdInstanceImgs – 同上（インスタンス ID 付き）。 • csCreatePanopticImgs – COCO 形式のパノプティック形式へエクスポート。
評価	• ピクセルレベルのセマンティックラベリング (csEvalPixelLevelSemanticLabeling)。 • インスタンスレベルのセマンティックラベリング (csEvalInstanceLevelSemanticLabeling)。 • パノプティックセグメンテーション (csEvalPanopticSemanticLabeling)。 • 3‑D 物体検出 (csEvalObjectDetection3d)。
3‑D 可視化	csPlot3dDetectionResults – JSON として保存された 3‑D 検出結果をプロット。
ヘルパー	helpers/labels.py および helpers/labels_cityPersons.py は、変換/評価ツールで使用されるクラス ID、カラーマップ、マッピングを定義します。
Cython 加速	評価を高速化するためのオプションの Cython ビルド (CYTHONIZE_EVAL=1 python setup.py build_ext --inplace)（Ubuntu でテスト済み）。

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標準的なワークフロー

1. データセットルートの設定 – CITYSCAPES_DATASET=/path/to/cityscapes をエクスポートします（多くのスクリプトがこの環境変数を読み取ります）。
2. ダウンロード – csDownload を実行して、必要な分割（train/val/test、fine/coarse など）を取得します。
3. 確認 – csViewer を使用して画像を閲覧し、任意の注釈タイプをオーバーレイします。
4. 準備 – csCreate* ユーティリティを使用して、ポリゴン注釈をモデルが期待する PNG ラベルマップに変換します。
5. 学習 / 推論 – 準備した画像/ラベルをセグメンテーションまたは検出モデルに入力します。
6. 評価 – 推論後、検証セットに対して適切な csEval* スクリプトを呼び出し、公式の Cityscapes 指標（IoU、AP、PQ など）を取得します。
7. 提出 – テストセットについては、評価スクリプトの説明に従って結果をフォーマットし、Cityscapes 提出ポータル経由でアップロードします。

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対象ユーザー

• 研究室：最先端の街路シーン認識モデルを構築する研究者。
• 学生：データセットを PyTorch/TensorFlow パイプラインと互換性のある形式に変換する信頼性の高い方法を必要とする方。
• 競技者：正確な評価プロトコルに従う必要がある Cityscapes リーダーボードの参加者。

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ライセンスと連絡先

• スクリプトは MIT ライセンスです（変更および再配布は自由）。
• データセット自体には独自のカスタムライセンスがあります。データを使用する前に、その条件に同意する必要があります。
• メンテナー：Marius Cordts, Mohamed Omran – mail@cityscapes-dataset.net までご連絡ください。

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要するに、Cityscapes Scripts リポジトリは、自動運転ビジョンのベンチマークとして最も広く使用されているデータセットの一つをエンドツーエンドで扱うための、実用的でドキュメントが整備されたユーティリティパッケージです。