ImageNet100k数据集
时间: 2023-07-24 08:13:03 浏览: 67
ImageNet100k数据集是一个由100,000个图像组成的子集,是ImageNet数据集的一部分。ImageNet是一个大规模的图像数据库,包含超过1.2百万张图像,涵盖了超过1,000个不同的类别。ImageNet100k数据集是从这个大型数据库中随机选择的一部分图像,用于各种计算机视觉任务和研究。这些图像的标注信息包括每个图像所属的类别。
相关问题
BDD100K 数据集
BDD100K是一个大规模的自动驾驶场景理解数据集,用于训练和评估计算机视觉算法在自动驾驶场景下的性能。该数据集由百度公司发布,包含了多个城市的100,000个高分辨率图像,以及对应的2D和3D标注信息。
BDD100K数据集的特点包括:
1. 大规模:数据集包含了多个城市的各种场景,共计100,000张图像,提供了丰富多样的训练和测试数据。
2. 多样性:数据集中的图像包含了不同天气条件、不同时间、不同交通情况等多样化的场景,涵盖了城市道路上的各种常见情况。
3. 标注信息:每个图像都有详细的2D和3D标注信息,包括车辆、行人、自行车等交通参与者的边界框和姿态信息,以及道路标记、车道线等环境信息。
使用BDD100K数据集可以帮助开发者训练和评估自动驾驶算法在真实场景下的性能。它可以用于目标检测、语义分割、实例分割等计算机视觉任务的研究和开发。
smoke100k数据集格式
Smoke100k数据集是一个用于烟雾检测研究的开放数据集,其中包含了100,000张图像。这些图像被分为训练集、验证集和测试集三部分,每部分大约包含33,000张图像。
数据集中的每个图像都被标记为“smoke”(有烟雾)或“clear”(无烟雾)。标记信息存储在一个名为label.txt的文本文件中,每一行对应于一个图像的标记信息,格式为“图像文件名 标记”,如下所示:
1.jpg smoke
2.jpg clear
3.jpg smoke
...
在数据集中,每个图像的文件名格式为“数字.jpg”,数字范围从1到100,000。这些图像以JPEG格式存储,并具有不同的分辨率。数据集中的图像主要包含了自然景观和城市环境,例如荒野、林地、公园、餐厅等。
除了图像和标记信息外,Smoke100k数据集还提供了一个用于训练和评估模型的Python代码示例。这些示例代码涵盖了数据集的读取、预处理、模型训练和评估等方面,可供研究人员参考和使用。
总的来说,Smoke100k数据集具有较大的规模、多样的图像风格和明确的标记信息,适合用于烟雾检测研究和算法评估。