LSUN 大规模图像数据集

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LSUN Dataset 是一个大规模图像数据集,其基于人类在循环中进行深度学习的构建,包含 10 个场景类别和 20 个对象类别,共计约 100 万张标记图像。

该数据集由加州大学伯克利分校等于 2015 年发布,主要发布人有 Fisher Yu、Peter Kontschieder、Shuran Song、Ming Jiang、Yinda Zhang、Catherine Qi Zhao、Thomas Funkhouser 和 Jianxiong Xiao,相关论文为《LSUN: Construction of a Large-scale Image Dataset using Deep Learning with Humans in the Loop》。

数据集的相关挑战赛集中于场景理解,包括场景对象检索、室外场景分割、RGB-D 3D 物体检测和显著性检测。

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README.txt1.25 KB
bedroom_train_lmdb.zip42.77 GB
bedroom_val_lmdb.zip4.45 MB
bridge_train_lmdb.zip15.35 GB
bridge_val_lmdb.zip5.89 MB
church_outdoor_train_lmdb.zip2.28 GB
church_outdoor_val_lmdb.zip5.68 MB
classroom_train_lmdb.zip3.05 GB
classroom_val_lmdb.zip5.61 MB
conference_room_train_lmdb.zip3.77 GB
conference_room_val_lmdb.zip5.07 MB
dining_room_train_lmdb.zip10.8 GB
dining_room_val_lmdb.zip5.06 MB
download.py1.91 KB
kitchen_train_lmdb.zip33.33 GB
kitchen_val_lmdb.zip4.64 MB
living_room_train_lmdb.zip21.23 GB
living_room_val_lmdb.zip4.93 MB
restaurant_train_lmdb.zip12.56 GB
restaurant_val_lmdb.zip5.94 MB
test_lmdb.zip172.17 MB
tower_train_lmdb.zip11.19 GB
tower_val_lmdb.zip4.98 MB