有哪些目标检测数据集网站

1. COCO (Common Objects in Context)：http://cocodataset.org/
2. Pascal VOC (Visual Object Classes)：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/
3. ImageNet：http://www.image-net.org/
4. Open Images：https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html
5. KITTI：http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/
6. Cityscapes：https://www.cityscapes-dataset.com/
7. WIDER FACE：http://shuoyang1213.me/WIDERFACE/
8. MS COCO Captions：http://cocodataset.org/#captions-challenge2015
9. Visual Genome：http://visualgenome.org/
10. SUN (Scene Understanding)：http://vision.cs.princeton.edu/projects/2010/SUN/

相关问题

有哪些小型的道路目标检测数据集

以下是一些小型的道路目标检测数据集：

1. KITTI: KITTI数据集是一个用于自动驾驶研究的大型数据集，其中包含了许多道路目标检测数据。

2. BDD100K: BDD100K数据集包含了超过10万张标注的驾驶场景图片，其中包含了道路目标检测数据。

3. Cityscapes: Cityscapes数据集包含了大量的城市场景图片，其中包含了道路目标检测数据。

4. CamVid: CamVid数据集是一个小型的数据集，其中包含了许多城市道路场景图片，可以用于道路目标检测。

5. Daimler Pedestrian Detection Benchmark: Daimler Pedestrian Detection Benchmark是一个用于行人检测的数据集，其中包含了一些道路场景图片，可以用于道路目标检测。

这些数据集都是比较小型的，适合用于初学者学习和研究。同时，它们也是非常有用的数据集，可以用于训练和测试道路目标检测模型。

自动驾驶目标检测数据集有哪些

目前常用的自动驾驶目标检测数据集包括：

1. KITTI 数据集：由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究所联合发布，包含真实道路场景中的图像和点云数据，用于车辆、行人、自行车等目标的检测和跟踪。

2. Cityscapes 数据集：由德国斯图加特大学发布，包含城市街道场景的高分辨率图像数据，用于车辆、行人、自行车等目标的检测和分割。

3. COCO 数据集：由微软发布，包含各种场景的图像和目标的标注信息，用于目标检测、分割、关键点检测等任务。

4. BDD100K 数据集：由加州大学伯克利分校发布，包含各种天气和光照条件下的城市场景图像和标注信息，用于车辆、行人、自行车等目标的检测。

5. ApolloScape 数据集：由百度自动驾驶实验室发布，包含各种城市场景的图像、点云、语义分割等数据，用于自动驾驶的感知和决策。

6. Waymo 数据集：由谷歌旗下的 Waymo 公司发布，包含真实道路场景中的图像、点云和标注信息，用于自动驾驶的感知和决策。