常用数据集介绍

文|Seraph

00 | 图像领域

一、COCO

简介

1. MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context。
2. 有80种物体类别，超过20万张图像。

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1. coco2017
   train2017
   val2017
   annotations_trainval2017
   stuff_annotations_trainval2017
   test2017
   panoptic_annotations_trainval2017
   unlabeled2017
   image_info_test2017

2. coco2014
   train2014
   val2014
   annotations_trainval2014
   test2014

3. coco2015
   test2015

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二、ImageNet

简介

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三、PASCAL VOC

简介

1. PASCAL VOC 挑战赛主要有 Object Classification 、Object Detection、Object Segmentation、Human Layout、Action Classification 这几类子任务。
2. 4大类，20 小类。

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1. 可以从官网直接下载。
2. VOC2012数据集下载地址

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四、DOTA

简介

1. 航空遥感图像（aerial images）目标检测数据集，包含2806张航空图像。图像主要是使用谷歌地球收集的。
2. 检测目标种类：plane, ship, storage tank, baseball diamond, tennis court, basketball court, ground track field, harbor, bridge, large vehicle, small vehicle, helicopter, roundabout, soccer ball field and swimming pool.

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1. DOTA官网

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五、DOTA

简介

1. 航空遥感图像（aerial images）实例分割数据集，包含2806张航空图像。图片源来自于DOTA数据集。
2. 检测目标种类：plane, ship, storage tank, baseball diamond, tennis court, basketball court, ground track field, harbor, bridge, large vehicle, small vehicle, helicopter, roundabout, soccer ball field and swimming pool.
   

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1. iSAID官网

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五、UCAS-AOD

简介

1. 航空遥感图像（aerial images）目标检测数据集。由中国科学院大学模式识别与智能系统开发实验室标注的。
2. 只包含两类目标：汽车、飞机。

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1. UCAS-AOD DataSet

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相关论文

1. H. Zhu, X. Chen, W. Dai, K. Fu, Q. Ye, J. Jiao, “Orientation Robust Object Detection in Aerial Images Using Deep Convolutional Neural Network,” IEEE Int’l Conf. Image Processing, 2015.

五、RSOD-Dataset

简介

1. 航空遥感图像（aerial images）目标检测数据集。由武汉大学团队注的。
2. 只包含四类目标：飞机、操场、立交桥、 油桶。

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1. RSOD-DataSet

使用

相关论文

1. Y. Long, Y. Gong, Z. Xiao and Q. Liu, “Accurate Object Localization in Remote Sensing Images Based on Convolutional Neural Networks,” in IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 55, no. 5, pp. 2486-2498, May 2017. doi: 10.1109/TGRS.2016.2645610
2. Z Xiao, Q Liu, G Tang, X Zhai, “Elliptic Fourier transformation-based histograms of oriented gradients for rotationally invariant object detection in remote-sensing images”, International Journal of Remote Sensing, vol. 36, no. 2, 2015

七、NWPU VHR-10

简介

1. 航空遥感图像（aerial images）目标检测数据集。由西北工业大学注的。
2. 共800张图片，其中包含目标650张。包含10类目标：飞机、舰船、油罐、棒球场、网球场、篮球场、田径场、港口、桥梁、车辆。

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1. NWPU VHR-10 DataSet

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相关论文

1. G. Cheng, J. Han, P. Zhou, L. Guo. Multi-class geospatial object detection and geographic imageclassification based on collection of part detectors. ISPRS Journal ofPhotogrammetry and Remote Sensing, 98: 119-132, 2014.

2. G. Cheng, J. Han. A survey on objectdetection in optical remote sensing images. ISPRS Journal of Photogrammetry andRemote Sensing, 117: 11-28, 2016.

3. G. Cheng, P. Zhou, J. Han. Learningrotation-invariant convolutional neural networks for object detection in VHRoptical remote sensing images. IEEE Transactions on Geoscience and RemoteSensing, 54(12): 7405-7415, 2016.

八、MNIST

简介

1. 最经典的小型灰度手写数字数据集。
2. 图片大小28*28 Pixel。

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1. MNIST DataSet

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九、CIFAR10

简介

1. 该数据集有60000张彩色图像，其中50000用于训练，分成5批，每批10000张；另外10000用于测试。
2. 图片大小28*28 Pixel，分为10个类。

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1. CIFAR-10 DataSet

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九、CIFAR100

简介

1. 该数据集分为100个类，每个类别600张图像（500张训练图像，100张测试图片）。100个类又归为20个超类。
2. 图片大小28*28 Pixel，分为10个类。

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1. CIFAR-10 DataSet

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九、BDD100K

简介

1. 一个驾驶路况数据集，包含视频和图片。

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1. BDD100K DataSet

相关论文

1. BDD100K: A Large-scale Diverse Dirving Video Database.

使用

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