PASCAL-Scribble 数据集是 PASCAL 数据集的扩展，专门用于语义分割任务。该数据集包含涂鸦注释，这些注释遵循两种不同的协议。在第一个协议中，PASCAL VOC 2012 数据集被注释，涵盖了20个对象类别（如飞机、自行车等）和一个背景类别。数据集中共有12,031张图像，其中10,582张用于训练集。

PASCAL-Scribble 数据集在计算机视觉研究中被广泛使用，特别是在语义分割领域。例如，基于涂鸦的指导在扩散模型中取得了显著的空间控制和一致性的提高，展示了涂鸦在扩散模型中的有效性。此外，该数据集还提供了59个类别的笔迹注释，进一步丰富了其应用场景。

PASCAL-Scribble 数据集不仅用于学术研究，还被用于实际应用中，如在PASCAL VOC 2012 Scribble标签数据集上取得了77.9%的mIOU，创造了该任务下的最佳结果。这表明该数据集在语义分割任务中的重要性和实用性。

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