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精选10个热门目标检测数据集

目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一,也是近年来研究数量以及应用范围较为广泛的一个领域。在对自动化监控、无人驾驶、智能安防等应用的实现中,目标检测就发挥着至关重要的作用。

本文精选10个关注度较高的目标检测数据集,覆盖车辆、生活垃圾、行人交互等类别,希望能为相关研究提供参考价值。

1、火焰和烟雾图像数据集

数据集链接:http://m6z.cn/6fzn0f

该数据集由早期火灾和烟雾的图像数据集组成。数据集由在真实场景中使用手机拍摄的早期火灾和烟雾图像组成,大约有 7000 张图像数据。图像是在各种照明条件(室内和室外场景)、天气等条件下拍摄的。

数据集可用于火灾和烟雾识别、检测、早期火灾和烟雾、异常检测等。数据集还包括典型的家庭场景,如垃圾焚烧、纸塑焚烧、田间作物焚烧、家庭烹饪等,含 100 张左右。

文件大小:84.45MB

图片

2、生活垃圾数据集

数据集链接:http://m6z.cn/6n5Adu

大约 9000 多张独特的图片。该数据集由印度国内常见垃圾对象的图像组成。图像是在各种照明条件、天气、室内和室外条件下拍摄的。

该数据集可用于制作垃圾/垃圾检测模型、环保替代建议、碳足迹生成等。

文件大小:843.91MB

3、SpotGarbage垃圾识别数据集

数据集链接:http://m6z.cn/5ZMmRG

图像中的垃圾(GINI)数据集是 SpotGarbage 引入的一个数据集,包含2561张图像,956 张图像包含垃圾,其余的是在各种视觉属性方面与垃圾非常相似的非垃圾图像。

文件大小:1.36GB

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4、RMFD口罩遮挡人脸数据集

数据集下载地址:http://m6z.cn/61z9Fv

这项工作提出了三种类型的口罩遮挡人脸数据集,包括口罩遮挡人脸检测数据集(MFDD),真实口罩遮挡人脸识别数据集(RMFRD)和模拟口罩遮挡人脸识别数据集(SMFRD)。基于这些数据集,可以开发口罩遮挡人脸的各种应用

文件大小:178.41MB

5、防护装备-头盔和背心检测

数据集下载地址:http://m6z.cn/61zarT

包含774个众包图像和698个网络挖掘图像。众包和网络挖掘的图像分别包含 2,496 和 2,230 个工人实例。

文件大小:1.72GB

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6、水下垃圾检测数据集

数据集下载地址:http://m6z.cn/6nnDQK

该数据来自 J-EDI 海洋垃圾数据集。构成该数据集的视频在质量、深度、场景中的对象和使用的相机方面差异很大。它们包含许多不同类型的海洋垃圾的图像,这些图像是从现实世界环境中捕获的,提供了处于不同衰减、遮挡和过度生长状态的各种物体。此外,水的清晰度和光的质量因视频而异。

这些视频经过处理以提取 5,700张图像,这些图像构成了该数据集,所有图像都在垃圾实例、植物和动物等生物对象以及 ROV 上标有边界框

文件大小:980.14MB

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7、VOC2005 车辆数据集

数据集链接:http://m6z.cn/5U2X4u

该数据集中含有自行车、摩托车、汽车、货车的图像数据,可用于CNN模型以实现车辆识别和车辆分类。在本数据中,训练数据集与测试数据集占比约为 5:1。

文件大小:808.58MB

8、AITEX 数据集

数据集链接:http://m6z.cn/5DdJL1

该数据库由七个不同织物结构的245张4096 x 256 像素图像组成。数据库中有140个无缺陷图像,每种类型的织物20个,除此之外,有105幅纺织行业中常见的不同类型的织物缺陷(12 种缺陷)图像。

文件大小:167.93MB

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9、全球小麦检测数据集

数据集链接:http://m6z.cn/5wJK64

本数据集包含 4,700 张高分辨率RGB图像和 190,000 个标记的小麦头,这些小麦头采集自世界各地不同生长阶段的不同基因型的多个国家。

文件大小:607.2MB

10、H²O 行人交互检测数据集

数据集链接:http://m6z.cn/6fzmQf

H²O 由 V-COCO 数据集中的 10301 张图像组成,其中添加了 3635 张图像,这些图像主要包含人与人之间的互动。所有的 H²O 图像都用一种新的动词分类法进行了注释,包括人与物和人与人之间的互动。

该分类法由 51 个动词组成,分为 5 类:

  • 描述主语一般姿势的动词;

  • 与主语移动方式有关的动词;

  • 与宾语互动的动词;

  • 描述人与人之间互动的动词;

  • 涉及力量或暴力的互动动词。

文件大小:207.03MB

图片


http://www.kler.cn/a/322630.html

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