【AI】Datasets

【AI】Datasets_第1张图片

文章目录

  • Dataset
    • Classification
    • Object detection
    • Segmentation
    • Human
    • Face
    • 图像质量
  • 标注工具

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)

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