小目标检测、图像分类、图像识别等开源数据集汇总
街景门牌号 (SVHN) 数据集
数据集下载地址:http://m6z.cn/5ExMWb
SVHN 是一个真实世界的图像数据集,用于开发机器学习和对象识别算法,对数据预处理和格式化的要求最低。它可以被视为与MNIST风格相似(例如,图像是经过裁剪的小数字),但包含一个数量级的更多标记数据(超过 600,000 个数字图像),并且来自一个更难、未解决的现实世界问题(识别自然场景图像中的数字和数字)。SVHN 是从谷歌街景图像中的门牌号获得的。
3D MNIST 数字识别图像数据
数据集下载地址:http://m6z.cn/5SUfEd
该数据集的目的是提供一种简单的方法来开始处理 3D 计算机视觉问题,例如 3D 形状识别。
文档影印和内容数据
数据集下载地址:http://m6z.cn/6nF67S
MediaTeam Oulu Document 数据集是一个文档扫描图像和文档内容数据集,包含 500篇 1975年之前的文档信息。
猫咪数据集
数据集下载地址:http://m6z.cn/5TAgbw
CAT 数据集包括超过 9,000 张猫图像。对于每张图像,猫的头部都有九个点的注释,眼睛两个,嘴巴一个,耳朵六个。
宠物图像数据集
数据集下载地址:http://m6z.cn/5TAgdC
一个包含 37 个类别的宠物数据集,每个类别大约有 200 张图像。 这些图像在比例、姿势和照明方面有很大的变化。 所有图像都有相关的品种、头部 ROI 和像素级三元图分割的地面实况注释。
CBCL 街道场景数据
数据集下载地址:http://m6z.cn/5TAgeA
StreetScenes Challenge Framework 是用于对象检测的图像、注释、软件和性能测量的集合。 每张图像都是从马萨诸塞州波士顿及其周边地区的 DSC-F717 相机拍摄的。 然后用围绕 9 个对象类别的每个示例的多边形手动标记每个图像,包括 [汽车、行人、自行车、建筑物、树木、天空、道路、人行道和商店]。 这些图像的标记是在仔细检查下完成的,以确保对象总是以相同的方式标记,关于遮挡和其他常见的图像变换。
小目标检测数据集
数据集下载地址:http://m6z.cn/616t6R
从Internet(例如YouTube或Google)上的图像/视频收集的四个小物体数据集,包括4种类型的图像,可用于小物体目标检测的研究。
数据集包含四类:
- fly:飞行数据集,包含600个视频帧,平均每帧86±39个物体(648×72 @ 30 fps)。 32张图像用于训练(1:6:187),50张图像用于测试(301:6:600)。
- honeybee:蜜蜂数据集,包含118张图像,每张图像平均有28±6个蜜蜂(640×480)。 数据集被平均分配用于训练和测试集。 仅前32张图像用于训练。
- seagull:海鸥数据集,包含三个高分辨率图像(624×964),每个图像平均有866±107个海鸥。 第一张图片用于训练,其余图片用于测试。
- fish:鱼数据集,包含387帧视频数据,平均每帧56±9条鱼(300×410 @ 30 fps)。 32张图像进行训练(1:3:94),65张图像进行测试(193:3:387)。
斯坦福狗狗数据集
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斯坦福狗数据集包含来自世界各地的 120 种狗的图像。 该数据集是使用 ImageNet 中的图像和注释构建的,用于细粒度图像分类任务。
该数据集的内容:
- 类别数:120
- 图片数量:20,580
- 注释:类标签、边界框
标注鱼类数据集
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野生图像数据集中的标记鱼类由 NOAA Fisheries(国家海洋渔业服务局)提供,以鼓励对无约束水下图像的自动图像分析算法进行开发、测试和性能评估。
该数据集包括鱼类、无脊椎动物和海床的图像,这些图像是使用部署在远程操作车辆 (ROV) 上的摄像系统收集的,用于渔业调查。
Stanford 汽车图片数据
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Cars 数据集包含 196 类汽车的 16,185 张图像。 数据分为 8,144 个训练图像和 8,041 个测试图像,其中每个类别大致按 50-50 分割。 课程通常在品牌、型号、年份级别,例如 2012 Tesla Model S 或 2012 BMW M3 coupe。
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