PASCAL-Scribble 数据集:语义分割数据集

PASCAL-Scirbble 数据集又称 ScribbleSup,是 PASCAL 数据集的扩展,带有用于语义分割的 scribble (即乱涂乱画的涂鸦)标注。标注遵循两种不同的协议。 在第一个协议中,PASCAL VOC 2012 集 (https://hyper.ai/d…

DADA-seg 事故数据集

DADA-seg 是一个像素级标注的事故数据集。该数据集从基于事件的数据中提取动态背景,以更高的时间分辨率来增强静态的 RGB 图像。数据集包含从交通事故中获得的各种关键场景,可用于语义分割。

UCF-CC-50 密集人群计数数据集

UCF-CC-50 是一个用于统计图像中密集人群人数的数据集。该数据集从三个方面来融合信息,并对附近的斑块实施平滑度约束,以改善对不正确斑块的估计,从而对图像中人数产生更好的估计。 数据集包括: 50 张图片63974 个头部中心注释(每张图片的人数在 94 和 4543 人之间…

Dark Zurich 语义分割数据集

Dark Zurich 是一个图像数据集,包含在夜间、黄昏、白天拍摄的共计 8,779 张图像,以及每张图像对应的相机 GPS 坐标。这些 GPS 标注可用于构建具有时间跨度的对应,如将夜晚或黄昏时拍摄的图像,与白天对应的图像进行匹配。 这些属性使得 Dark Zurich 数据…

CheXpert X 射线胸片数据集

CheXpert 全称 Chest eXpert,是一个用于解释 X 射线胸片的大型数据集。 该数据集包括来自 65,240 位患者的 224,316 张含正面和侧面视图的 X 射线胸片,具有不确定性医学标签和放射科医生标注的参考标准评估集,可用于预测来自多视角胸片的 14 种不…

EMNIST 手写数字数据集

EMNIST 全称 Extended MNIST,是 NIST Special Database 19 的扩展数据集。这个数据集将图像转换为 28x28 像素的图像格式,以及与 MNIST 数据集匹配的数据集结构。 该数据集的数据量是 MNIST 的 4 倍,包含: EMNIST…

SUN09 图像分割数据集

SUN09 数据集由 12,000 张带标注的图像组成,包含 200 多个对象类别。该数据集包含了自然、室内和室外图像。每幅图像平均包含 7 个不同的标注对象,每个对象的平均占用面积是图像大小的 5 %。物体类别的频率遵循幂律分布。 该数据集包含了两大基准: 用于评估总体的目标识…

UT Zappos50K 图像生成数据集

UT Zappos50K 是一个大型鞋类数据集。数据集包含从 Zappos.com 收集的 50,025 张目录图像 (catalog image),这些图像分为 4 个主要类别:鞋子、凉鞋、拖鞋和靴子,其次是功能类型和单个品牌。鞋子以白色背景为中心,并以相同的方向拍摄,便于分析…

WPI 交通数据集

WPI 数据集是一个对交通信号灯、行人和车道数据进行视频记录并分析的数据集。 数据集包括: WPI 交通信号灯数据集:( Frames_GT_wHolder:带有标签的全部帧。每个文件夹都是一种带有持有者的交通灯类型,并且只有该类型被标记( Ground truth 包含交通灯持…

A*3D 自动驾驶数据集

A*3D 是一个适用于复杂环境的自动驾驶数据集,旨在提高自动驾驶在现实世界中对行人和公众的安全性。 该数据集具有以下特点: 23 万个人为标注的 3D 目标注解(存在于 39,179 个 LiDAR 点云 frame 以及对应的正面 RGB 图像中)不同的采集时间(白天、晚上)及…

McMaster 彩色图像处理数据集

这是关于彩色图像处理的图像数据集,包含了 18 张裁剪图像,大小为 500×500。该数据集涉及的局部方向插值和非局部自适应阈值分割方法优于许多先进的 CDM 方法,比如在重建边缘和减少颜色插值伪影方面,从而获得了再现彩色图像的较高的视觉质量。

PanoContext 全景场景理解数据集

标准摄像机视野较窄,使得上下文信息对于全景场景理解任务,不像对于目标检测那么实用。为了克服这一局限性,PanoContext 数据集应运而生,用于进行模型的训练。该数据集包括了 500 个带标注的矩形室内环境布局,例如卧室和客厅等。

DeepFashion2 服饰数据集

DeepFashion2 是一个包括衣物检测、姿态估计、分割及检索 4 个任务的通用基准。该数据集包括 80.1 万个服装类目 (clothes item),每个类目都有丰富的标注,如 style, scale, viewpoint, occlusion, bounding bo…