本文将为您介绍经典、热门的数据集，希望对您在选择适合的数据集时有所帮助。
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SJTU-VideoAnalysis
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更新时间：2024-03-10
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访问地址: GitHub
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描述：
智能视频分析：视频目标检测，视频人群计数。
使用了帧差法、中值滤波法、高斯混合模型实现了视频前景检测，使用了Faster R-CNN实现了视频目标检测
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数据集网址：
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yolov34-cpp-opencv-dnn
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更新时间：2024-01-07
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访问地址: GitHub
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描述：
基于opencv的4种YOLO目标检测，C++和Python两个版本的实现，仅仅只依赖opencv库就可以运行。
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数据集网址：
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Smart_Construction
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更新时间：2024-04-12
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访问地址: GitHub
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描述：
基于目标检测工地安全帽和禁入危险区域识别系统
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数据集网址：
4
Focal-Loss-Pytorch
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更新时间：2024-06-30
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访问地址: GitHub
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描述：
用于one-stage目标检测算法，提升检测效果.你也可以在分类任务中使用该损失函数，解决数据不平衡问题。
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数据集网址：
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easy_detection
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更新时间：2024-09-19
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访问地址: GitHub
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描述：
一个简单方便的目标检测框架（PyTorch环境可直接运行，不需要cuda编译），支持Faster_RCNN、Cascade_RCNN、Yolo系列、SSD等经典网络。
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数据集网址：
6
Ladon
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更新时间：2024-11-19
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访问地址: GitHub
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描述：
Ladon大型内网渗透扫描器，PowerShell、Cobalt Strike插件、内存加载、无文件扫描。含端口扫描、服务识别、网络资产探测、密码审计、高危漏洞检测、漏洞利用、密码读取以及一键GetShell，支持批量A段/B段/C段以及跨网段扫描，支持URL、主机、域名列表扫描等。网络资产探测32种协议(ICMP\NBT\DNS\MAC\SMB\WMI\SSH\HTTP\HTTPS\Exchange\mssql\FTP\RDP)或方法快速获取目标网络存活主机IP、计算机名、工作组、共享资源、网卡地址、操作系统版本、网站、子域名、中间件、开放服务、路由器、交换机、数据库、打印机等，大量高危漏洞检测模块MS17010、Zimbra、Exchange
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数据集网址：
7
cube_slam_modified
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更新时间：2024-11-19
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访问地址: GitHub
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描述：
cube_slam在orb_slam的基础上引入物体级别的特征，从而给slam带来了更多可能。
cube_slam具备以下亮点
1.添加物体级别特征
2.添加运动约束对动态物体建模
3.通过地面和相机高度恢复单目尺度
4.除了点相机约束外，添加点物体约束、点物体相机约 束等
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数据集网址：
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yolov8-tricks
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更新时间：2024-07-12
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访问地址: GitHub
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描述：
采用模型是yolov8，数据集是VisDrone2019，适用于小目标航拍图像检测。结合了官方使用文档和b站岩学长的视频讲解，教了如何更改模型，添加新模块到yolov8中，以及如何修改yaml配置文件。于是自己总结了 yolov8的训练仓库，后期大家可以随意添加不同的改进yaml配置文件进行模型的训练。
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数据集网址：
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yolov5_woodscape
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更新时间：2024-03-04
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访问地址: GitHub
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描述：
基于yolov5，在woodscape数据集上实现旋转框目标检测+语义分割
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数据集网址：
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ebikedetection
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更新时间：2024-04-11
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访问地址: GitHub
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描述：
本项目用于识别电梯监控视角内的电动车以及自行车。基于电梯内视角数据集对yolo预训练模型进行微调。提供了基于检测的方法与基于跟踪的方法。基于检测的方法会对检测到有目标实例的每一帧返回标注图像， 基于跟踪的方法则在此基础上进行了去重。
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数据集网址：
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