Adience 性别年龄图片数据集

Adience Dataset 是一套图片数据集,其被用于对未经过滤的面部进行性别和年龄的分类,它涵盖外观、噪音、姿势、光线等变化,这些图像是在尚未仔细准备或冒充的情况下拍摄所得,其拥有 2284 个类,共计 26850 张照片。 该数据集由以色列开放大学于 2014 年发布,相…

Caltech 10k Web Faces 面部图像数据集

Caltech 10k Web Faces Dataset 是由 Google 搜索所得图片组成的数据集,每张图中正面的眼睛、鼻子和嘴巴的中心坐标均在相关文件中提供,相关信息可被用于对齐和裁剪人脸、面部识别算法的基准,该数据集拥有不同分辨率的图片共计 10,524 张,并被用于不…

Labelme 图像数据集

Labelme Dataset 是用于目标识别的图像数据集,涵盖 1000 多个完全注释和 2000 个部分注释的图像,其中部分注释图像可以被用于训练标记算法,测试集拥有来自于世界不同地方拍摄的图像,这可以保证图片在续联和测试之间会有较大的差异。 该数据集由麻省理工学院 - 计算…

Caltech-256 图片数据集

Caltech-256 Dataset 是 Caltech-101 Dataset 的改进版,其主要有以下几点改动: a)类别数量增加一倍以上; b)任何类别中图像的最小数量从 31 增加到 80; c)避免因图像旋转造成的伪影; d)引入了一个新的更大的杂波类别来测试背景拒绝。…

Caltech-101 图片数据集

Caltech-101 Dataset 是由 101 个类别的对象图片组成的数据集,它主要用于目标识别和图像分类。不同类别有 40 至 800 张图片,每张图片的大小在 300 * 200 像素,且数据集的发布者均已标注对应的目标以供使用。 该数据集由加州理工学院的李菲菲、马克安…

ShapeNet – 3D 形状数据集

ShapeNet Dataset 是一个注释丰富且规模较大的 3D 形状数据集,其被用于协助计算机图形学、计算机视觉、机器人学以及其他相关学科的研究工作。 该数据集由斯坦福大学、普林斯顿大学和芝加哥丰田技术学院于 2015 年联合发布,相关论文有《ShapeNet: An Inf…