CORe50 连续目标识别数据集

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CORe50 Dataset 是用于连续目标识别的数据集合基准,主要用于评估对象识别环境中的持续识别,以及三种不同持续学习场景的基线方法。

该数据集由博洛尼亚大学于 2017 年发布,主要发布人为 Vincenzo Lomonaco 和 Davide Maltoni,相关论文有《CORe50: a new Dataset and Benchmark for continual Object Recognition》。

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文件名大小
README.md1014 B
README.txt1014 B
batches_filelists.zip43.31 MB
bbox.zip1.33 MB
core50_128x128.zip5.49 GB
core50_128x128_depth.zip863.62 MB
core50_350x350.zip25.81 GB
core50_350x350_depth.zip4.63 GB
core50_class_names.txt480 B
core50_imgs.npz5.35 GB
core50_test.record1.06 GB
core50_train.record3.61 GB
dataset_dims.zip2.52 KB
labels2names.pkl29.73 KB
paths.pkl5.03 MB
samples_0.png37.08 KB
samples_1.png19.01 KB
samples_2.jpg61.61 KB