【AI】Datasets

文章目录

Dataset

Classification

  • CIFAR-10
  • CIFAR-100
  • COCO
  • ImageNet
  • MNIST
  • SVHN

Object detection

  • COCO
  • PASCAL VOC
  • Caltech101

Segmentation

  • COCO
  • PASCAL VOC
  • Cityscapes dataset
  • LVIS

Human

  • Caltech Pedestrian Detection Benchmark(Caltech行人数据库)
  • COCOPersons,64115 images from the trainval minus minival for training, and the other 2639 images from minival for validation.
  • CityPersons
  • WiderPerson
  • Brainwash
  • KITTI
  • Cityscapes dataset
  • MIT-CBCL Pedestrian Database(MIT行人数据库)
  • USC Pedestrian Detection Test Set(USC行人数据库)
  • Daimler Pedestrian Detection Benchmark (戴姆勒行人检测标准数据库)
  • DukeMTMC-reID
  • INRIA Person Dataset(INRIA行人数据库)
  • BIWI Walking Pedestrians dataset
  • Central Pedestrian Crossing Sequences
  • Dataset used in our ICCV '07 paper Depth and Appearance for Mobile Scene Analysis
  • Human detection and tracking using RGB-D camera
  • CUHK Occlusion Dataset
  • CUHK Person Re-identification Datasets
  • CUHK Square Dataset
  • EuroCity Persons-ECP
  • Berkeley DeepDrive-BDD100K
  • 滴滴出行 D2-City数据集
  • 百度ApolloScape-Trajectory
  • 百度ApolloScape-3D Lidar object detection and tracking dataset
  • 百度ApolloScape-Scene Parsing
  • 旷视人群数据集-CrowdHuman
  • 夜间行人数据集 NightOwls dataset

Face

detection

  • AFLW
  • AFW
  • FDDB
  • PASCAL Face dataset
  • WiderFace

图像质量

  • ExDark(低光图像)

    下载地址:http://suo.nz/2lidoI

    Exclusively Dark (ExDARK) 数据集是 7,363 张从极低光环境到黄昏(即 10 种不同条件)的低光图像的集合,具有 12 个对象类(类似于 PASCAL VOC),在图像类级别和局部对象边界上进行了注释盒子

  • PolyU(图像噪声)

    数据集下载地址:https://sourl.cn/rMsdE8

    大多数以前的图像去噪方法都集中在加性高斯白噪声(AWGN)上。然而,随着计算机视觉技术的进步,现实世界中的噪声图像去噪问题也随之而来。为了在实现并发真实世界图像去噪数据集的同时促进对该问题的研究,作者们构建了一个新的基准数据集,其中包含不同自然场景的综合真实世界噪声图像。这些图像是由不同的相机在不同的相机设置下拍摄的。

  • WoodScape(自动驾驶鱼眼)

    下载地址:http://suo.nz/2HMEtL

    WoodScape 包含四个环视摄像头和九项任务,包括分割、深度估计、3D 边界框检测和新型污染检测。为超过 10,000 张图像提供实例级别的 40 个类的语义注释。

标注工具

LabelImg

Labelme

X-AnyLabling(半自动标注)

相关推荐
冬奇Lab11 小时前
每日一个开源项目(第140篇):AgentScope 2.0 - 阿里开源的生产级 Agent 框架
人工智能·开源·agent
冬奇Lab11 小时前
Skill 系列(04):Skill 指标体系——L1/L2/L3 三层监控,让质量下降有据可查
人工智能·开源·llm
IT_陈寒12 小时前
Vite的静态资源打包让我熬夜到三点,这坑千万别跳
前端·人工智能·后端
玩转AI不是事13 小时前
用IndexedDB做AI对话离线缓存实战
人工智能
Asize13 小时前
多模态生图:从 Vite 工程化到前端调用 Qwen Image
javascript·人工智能·后端
MobotStone13 小时前
AI项目越多,为什么越容易失控
人工智能·aigc
十有八七13 小时前
AI时代的置身X内
前端·人工智能
Lkstar13 小时前
A2A协议深度解析|Agent2Agent通信标准,智能体互联网的"HTTP"
人工智能·llm
百度Geek说14 小时前
当代码越来越便宜,什么在变贵?
人工智能
橘子星14 小时前
LLM 无状态架构实践:从原理到代码落地
前端·javascript·人工智能