9 Ensembles De Données D'apprentissage Automatique À Ne Pas Manquer
Aperçu du contenu : Ce numéro organise 9 ensembles de données récemment mis à jour par le site Web officiel d'HyperAI, couvrant trois domaines : la reconnaissance faciale, l'estimation de la posture et la conduite autonome.
Mots-clés : reconnaissance faciale, estimation de pose, conduite autonome
Cet article a été publié pour la première fois sur le compte officiel WeChat :HyperIA
Récemment, le site Web officiel d'HyperAI a mis à jour plus de 300 ensembles de données publiques de haute qualité, couvrant des modalités de données telles que les images, les vidéos, l'audio, le RVB-D, etc.
Cet article résume 9 ensembles de données représentatifs que vous pouvez télécharger et utiliser selon vos besoins.
Accès direct au portail HyperAI Hyper Neural Dataset :
Reconnaissance faciale
La reconnaissance faciale est l’une des applications des projets de vision par ordinateur. Dans la formation à la reconnaissance faciale,Les données de formation sont volumineuses, de qualité stable et exemptes d'« impuretés », ce qui en fait une base de données de très bonne qualité pour la recherche.
Ensemble de données de reconnaissance faciale VGG-Face2
L'ensemble de données VGG-Face2 est un ensemble de données d'images de visage.
Les images de l'ensemble de données proviennent toutes de la recherche d'images Google. Les personnes figurant dans l’ensemble de données varient considérablement en termes de posture, d’âge, de race et de profession.
Ensemble de données VGG-Face2
Agence d'édition : Université d'Oxford
Quantité incluse : 3,31 millions d'images
Format des données : images
Taille des données : 37,49 Go
Heure de sortie : 2017
Adresse de téléchargement :hyper.ai/datasets/5711
Ensemble de données sur le visage d'Helen
L'ensemble de données HELEN se compose de 2 330 images de visage de 400*400 pixels. L'ensemble de données comprend 2 000 images d'entraînement et 330 images de test.Avec des annotations très précises, détaillées et cohérentes des principaux composants des visages.
Ensemble de données Helen
Agence d'édition : Université de l'Illinois
Quantité incluse : 2 330 images de visage de 400 * 400 pixels
Format des données : images
Taille des données : 1,02 Go
Heure de sortie : 2012
Adresse de téléchargement :hyper.ai/datasets/16552
Ensemble de données faciales FairFace
FairFace est un ensemble de données d'images de visages plus équilibré sur le plan racial. L'ensemble de données contient 108 501 images de 7 groupes ethniques différents (blancs, noirs, indiens, est-asiatiques, sud-est-asiatiques, moyen-orientaux et latinos).
Ensemble de données FairFace
Agence d'édition : Université de Californie à Los Angeles
Quantité incluse : 108 501 images
Format des données : images
Taille des données : 2,49 Go
Heure de sortie : 2020
Adresse de téléchargement : hyper.ai/datasets/17876
Estimation de la pose humaine
L'estimation de pose utilise un modèle ou une structure géométrique pour représenter la structure et la forme d'un objet. Les difficultés actuelles incluent un arrière-plan complexe et peu d’échantillons de postures complexes.
Ensemble de données d'estimation de pose humaine 3D MPI-INF-3DHP
MPI-INF-3DHP est un ensemble de données d'estimation de pose humaine 3D avec des images dans des environnements intérieurs et extérieurs. L'ensemble de données contient plus de 1,3 million d'images, enregistrant 8 types d'activités de 8 participants sous 14 angles de caméra.
Ensemble de données MPI-INF-3DHP
Agence d'édition : Université de la Sarre
Quantité incluse : Plus de 1,3 million d'images
Format des données : vidéo
Taille des données : 21,77 Go
Heure de sortie : 2016
Adresse de téléchargement :hyper.ai/datasets/17262
Ensemble de données de pose de la main HandNet
L'ensemble de données de pose de main HandNet contient des cartes de profondeur des mains de 10 participants déformées de manière non rigide devant une caméra RealSense RGB-D. L'ensemble de données contient un total de 214 971 cartes de profondeur, dont 202 198 ensembles d'entraînement, 10 000 ensembles de tests et 2 773 ensembles de validation.
Ensemble de données HandNet
Agence d'édition : Technion - Institut israélien de technologie
Quantité incluse : 214 971 images
Format des données : images
Taille des données : 12,85 Go
Heure de sortie : 2015
Adresse de téléchargement :hyper.ai/datasets/19801
Ensemble de données de pose 3DPW
3DPW signifie Poses 3D dans la nature.Il s'agit du premier ensemble de données extérieures avec des poses 3D précises et peut être utilisé pour résoudre le problème d'estimation de pose. L'ensemble de données comprend 60 séquences vidéo, des scans humains 3D et des modèles humains 3D.
Ensemble de données 3DPW
Agence d'édition : Université Leibniz de Hanovre
Quantité incluse : 60 séquences vidéo
Format des données : vidéo
Taille des données : 4,55 Go
Heure de sortie : 2018
Adresse de téléchargement : hyper.ai/datasets/16463
Conduite autonome
L’intelligence artificielle peut jouer le rôle de conducteur dans la conduite autonome.En collectant, analysant et traitant des informations sur diverses conditions se produisant sur la route, des opérations sont réalisées pour remplacer le contrôle humain.
Ensemble de données vidéo de conduite autonome Comma.ai
L'ensemble de données Comma.ai est un ensemble de données vidéo pour la conduite autonome. Contenant un total de 7,25 heures de vidéo, l'ensemble de données contient 10 vidéos enregistrées à 20 Hz. L'ensemble de données comprend également des mesures telles que la vitesse du véhicule, l'accélération, l'angle de braquage, les coordonnées GPS, l'angle du gyroscope, etc.
Ensemble de données Comma.ai
Agence d'édition : Virgule.ai
Quantité incluse : 7,25 heures de vidéo
Format des données : vidéo
Taille des données : 44,96 Go
Heure de sortie : 2016
Adresse de téléchargement : hyper.ai/datasets/5200
Ensemble de données sur la conduite autonome Argoverse
L'ensemble de données Argoverse se compose de deux parties : le suivi 3D et la prévision de mouvement.
L'ensemble de données de suivi 3D Argoverse contient des annotations de suivi 3D pour 113 scènes. Chaque clip dure entre 15 et 30 secondes et contient un total de 11 319 objets suivis. Chaque segment de scène de l'ensemble d'entraînement et de l'ensemble de test contient des annotations de tous les objets dans un rayon de cinq mètres, ce qui peut être compris comme la détection de tous les objets dans la zone de conduite (5 mètres) de la voiture et leur présentation sous la forme d'un cadre 3D. Cet ensemble de données peut être utilisé dans des domaines tels que la conduite autonome.
L'ensemble de données de prévision de mouvement Argoverse est un ensemble de données pour les modèles de prédiction de mouvement. Contient 327 793 scènes, chaque scène dure 5 secondes et contient une vue plongeante 2D de chaque objet suivi échantillonné à 10 Hz. L'ensemble de données est obtenu à partir de plus de 1 000 heures de conduite sur route et peut être utilisé pour la recherche dans des domaines tels que la conduite autonome.
Ensemble de données Argoverse
Agence d'édition : ARGO AI
Quantité incluse : Plus de 30 000 scènes
Taille des données : 260,38 Go
Heure de sortie : 2019
Adresse de téléchargement :hyper.ai/datasets/8858
Ensemble de données de conduite autonome Talk2Car
L'ensemble de données Talk2Car est un ensemble de données de référence d'objet.Il contient des commandes écrites en langage naturel pour les voitures autonomes, ce qui signifie que les passagers peuvent donner des commandes aux voitures autonomes en parlant.
L'ensemble de données Talk2Car s'appuie sur l'ensemble de données nuScenes et comprend un large éventail de modalités de capteurs, à savoir des cartes sémantiques, des images GPS, LiDAR, RADAR et RVB à 360° avec des annotations de cadre de délimitation 3D.
Ensemble de données Talk2Car
Agence d'édition : KU Leuven, Belgique
Format des données : images
Taille des données : 1,65 Go
Heure de sortie : 2019
Adresse de téléchargement :hyper.ai/datasets/18926
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