信息技术领域的目标检测数据集大全
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更新于2024-08-04
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这篇摘要主要介绍了多个面向目标检测的开源数据集,涵盖了不同的应用场景,包括多显著性对象检测、足球和板球识别、交通摄像头中的车辆检测、英雄联盟游戏中的冠军定位以及船只类型的分类,还有火星和月球表面的陨石坑探测。
1. 多显著性对象数据集:
这个数据集源自COCO、VOC07、ImageNet和SUN等公共图像数据集,共有1224张图像。其中,338张图像无显著对象,611张有一个显著对象,155张有两个,100张有三个,而20张包含四个或更多显著对象。这个数据集特别之处在于包含了多种显着对象数量的情况,用于评估检测算法在处理真实世界复杂场景的能力。
2. 足球和板球数据集:
这是一个基于OpenImageDataset的子集,包含了足球和板球的注释图像,注释格式为YOLO,适用于目标检测和识别任务。对于喜欢体育和计算机视觉结合的研究者来说,这是一个很好的资源。
3. 交通摄像头检测数据集:
这个数据集来源于芝加哥市交通摄像头的截图,所有车辆被标记为“car”类别,使用YOLOv5PyTorch的边界框注释。对于城市监控和自动驾驶技术的开发,这个数据集具有很高的实用价值。
4. 英雄联盟小地图的冠军数据集:
专为游戏环境设计,包含英雄联盟游戏中冠军的边界框注释,共识别9种不同的冠军,支持YOLOv3模型训练。这对于游戏AI和电竞分析等领域很有帮助。
5. 船只类型数据集:
包含大约1500张不同船只类型的图像,如浮标、游轮、渡船等,用于船只识别和分类。这个数据集对于水路交通管理和海洋研究等领域非常有用。
6. 火星/月球陨石坑探测数据集:
提供了可能含有陨石坑的火星和月球表面图像,源自ASU和USGS等机构,适合研究行星科学和遥感技术。
这些数据集提供了丰富的资源,有助于研究人员和开发者在目标检测、图像识别、游戏AI、交通监控、行星科学等多个领域进行深入研究和模型训练。
2023-04-27 上传
2023-08-15 上传
2023-07-23 上传
2022-11-18 上传
2019-11-15 上传
2024-06-30 上传
2021-12-13 上传
2022-11-18 上传
2021-09-14 上传
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