DL之常用数据库

blog.csdn.net/garfielder007/article/details/50775269（总集合）

１、一个较大的识别库（ImageNet ILSVC 2012）：标定每张图片中物体的类别。一千万图像，1000类。

2、一个较小的检测库（PASCAL VOC 2007）：标定每张图片中，物体的类别和位置。一万图像，20类，标定每一张图片中的物体类别与位置。VOC2012更大。

blog.csdn.net/zhangjunbob/article/details/52769381 （非常好，对应地是解释）

３、COCO(Common Objects in Context)是一个新的图像识别、分割和图像语义数据集，它有如下特点：

1) Object segmentation; 2)Recognition in Context; 3)Multiple objects per image; 4)More than 300,000 images; 5)More than 2 Million instances; 6)80 object categories; 7)5 captions per image; 8)Keypoints on 100,000 people

COCO数据集由微软赞助，其对于图像的标注信息不仅有类别、位置信息，还有对图像的语义文本描述，COCO数据集的开源使得近两三年来图像分割语义理解取得了巨大的进展，也几乎成为了图像语义理解算法性能评价的“标准”数据集。

4、ImageNet目前共包含大约22000类，15兆左右的标定图像。其中，目前最常用的LSVRC-2010 contest包含1000类，1.2兆图像。

5、KITTI：是一个测试交通场景中车辆检测，车辆追踪，语义分割等算法的公开数据集。现在测试自动驾驶等车辆识别算法的，都用这个数据集。网址：http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/index.php

人脸识别常用的数据库：
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