全面开源数据集：目标检测、医学影像、关键点检测与工业检测资源大全

本文提供了80多个开源数据集的汇总，涵盖了目标检测、医学影像、关键点检测和工业检测等多个领域。数据集的下载链接可以在CVMart网站上找到，且将持续更新，鼓励有兴趣的人员关注。以下是部分具体数据集的详细介绍： 1. 小目标检测： - AI-TOD航空图像数据集：该数据集包含28,036张航拍图像，涉及8个类别的700,621个对象实例，平均目标大小仅为12.8像素，适合小目标检测的训练和评估。 - iSAID航空图像大规模数据集：这是一个针对航空图像实例分割的基准，包含2,806张高分辨率图像，涵盖15个类别的655,451个对象实例，具有大量实例、多变的物体尺度和方向分布等特点。 - TinyPerson数据集：专注于小人物检测，包含1610个标记图像和759个未标记图像，总计72651个注释，主要来自视频集合。 - Deepscores数据集：一个专注于音乐符号识别的数据集，包含300万张书面音乐图像，近1亿个小对象，适合小物体识别及语义分割任务。 2. 目标检测： - 密集行人检测数据集（WIDER）：专为密集人群中的行人检测设计，提供大量行人图像，旨在挑战和提升这一领域的技术。 3. 医学影像： - 虽然未提供具体医学影象数据集的链接，但通常这类数据集包括如MNIST-MD（医学MNIST）或ChestX-Ray8等，用于肺部疾病检测或其他医疗条件的诊断。 4. 工业检测： - 在工业检测领域，数据集可能包含工厂环境中的瑕疵检测、产品分类等，例如MVTec AD（Anomaly Detection）数据集，它提供了正常和异常的工业产品图像，用于无监督学习和异常检测。 这些数据集对于科研和开发至关重要，它们提供了训练模型、验证算法性能以及推动计算机视觉技术进步所需的真实世界场景。无论是研究人员还是工程师，都能从中受益，通过这些数据集可以构建更准确、鲁棒的检测和识别系统。