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。

相关问题

coco目标检测数据集 label有哪些

COCO（Common Objects in Context）是一个常用的目标检测数据集，其中包含了80个物体类别的标注。这些类别包括：

1. 人像
2. 人像-带背景
3. 自行车
4. 车辆-小型汽车
5. 车辆-大型汽车
6. 车辆-摩托车
7. 车辆-自行车
8. 飞行器
9. 公交车
10. 火车
11. 货车
12. 船只
13. 信号灯
14. 消防栓
15. 停车标志
16. 行人标志
17. 停车计时器
18. 动物-鸟类
19. 动物-猫
20. 动物-狗
21. 动物-马
22. 动物-羊
23. 动物-牛
24. 动物-大象
25. 动物-熊
26. 动物-斑马
27. 动物-长颈鹿
28. 食品-面包
29. 食品-蛋糕
30. 食品-瓶子
31. 食品-椅子
32. 食品-沙发
33. 食品-餐桌
34. 食品-盆栽
35. 食品-床
36. 食品-餐具
37. 食品-微波炉
38. 食品-烤箱
39. 食品-水槽
40. 食品-冰箱
41. 食品-灶台
42. 食品-垃圾桶
43. 食品-遥控器
44. 食品-纸巾盒
45. 食品-书籍
46. 食品-时钟
47. 食品-花瓶
48. 食品-剪刀
49. 食品-牙刷
50. 食品-玩具
51. 食品-吹风机
52. 食品-牙膏
53. 家具-水龙头
54. 家具-电视
55. 家具-电脑显示器
56. 家具-遮阳伞
57. 家具-烟囱
58. 家具-台灯
59. 家具-瓷器
60. 家具-照相机
61. 家具-花束
62. 家具-眼镜
63. 家具-杯子
64. 家具-手机
65. 家具-手提包
66. 家具-面具
67. 家具-鞋子
68. 家具-橄榄球
69. 家具-飞盘
70. 家具-滑雪板
71. 家具-雪橇
72. 家具-体育馆
73. 家具-摩天大楼
74. 家具-桥
75. 家具-天空
76. 家具-树
77. 家具-草地
78. 家具-人工建筑物
79. 家具-天然物体
80. 家具-运动场地

这些标注类别包括了常见的物体、场景、人物等等，是一个比较全面的数据集。

小型数据集 目标检测

对于小型数据集的回归问题，可以考虑使用MLP回归算法。MLP回归是一种基于人工神经网络的回归算法，通过多层网络中的神经元进行加权、变换和激活来对输入数据进行处理，并输出预测结果。MLP回归具有较强的表达能力，可以处理非线性关系和复杂模式的数据。然而，对于小型数据集和少量样本，MLP回归容易过拟合，因此需要注意进行参数调整和模型优化。

另外，对于小型数据集回归问题，梯度提升回归也是一种值得考虑的算法。梯度提升回归是一种集成学习方法，通过逐步迭代训练弱回归模型来提升整体性能。它通过减小残差的梯度方向来拟合数据。梯度提升回归对于处理复杂非线性关系和大规模数据具有出色的表现。然而，与MLP回归相同，梯度提升回归也需要进行参数调整和模型优化。

综上所述，针对小型数据集的回归问题，可以考虑使用MLP回归或梯度提升回归算法，但需要注意进行参数调整和模型优化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>