15个目标检测开源数据集汇总

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15个目标检测开源数据集汇总
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重点标签 目标检测开源数据集计算机视觉深度学习图像识别

文章摘要


摘要总结:

本文为深度学习者和计算机视觉研究者提供了15个目标检测相关的开源数据集,旨在帮助他们在该领域的学习和研究。这些数据集涵盖了从火焰和烟雾检测到人群统计等多个应用场景,每个数据集都有其独特的特点和用途。

1. 火焰和烟雾图像数据集:包含约7000张早期火灾和烟雾图像,适用于火灾和烟雾探测。
2. DOTA航拍图像数据集:大型航空图像数据集,用于开发和评估目标探测器。
3. AITEX数据集:包含245张织物图像,用于织物缺陷检测。
4. T-LESS数据集:针对工业应用目标的数据集,包含3D模型和6D姿态标签。
5. H²O行人交互检测数据集:包含10301张图像,注释了人与人之间的互动。
6. SpotGarbage垃圾识别数据集:包含2561张图像,用于垃圾检测。
7. NAO自然界对抗样本数据集:包含7934张图像,用于检测模型的鲁棒性测试。
8. Labelme图像数据集:包含1000多个完全注释的图像,用于目标识别。
9. 印度车辆数据集:包含小众印度车辆图像,用于图像识别和目标检测。
10. Seeing 3D chairs椅子检测模型:包含1000个不同三维椅子模型的渲染图像。
11. SUN09场景理解数据集:包含12000个带注释的图像,用于场景识别。
12. Unsplash图片检索数据集:全球最大的开放检索信息数据集,包含250000多名摄影师的作品。
13. HICO-DET人物交互检测数据集:包含47776幅图像,用于检测人-物交互。
14. 上海科技大学人群统计数据集:包含1198张带注释的群组图像,用于人群统计。
15. 生活垃圾数据集:包含约9000张垃圾对象图像,用于垃圾检测模型开发。

这些数据集不仅为研究者提供了丰富的资源,也为实际应用提供了支持,如自动驾驶、环保监测等领域。文章还提供了数据集的免费下载链接,并鼓励读者关注极市平台以获取更多相关资源。

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原文作者: 极市平台

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