深度学习视觉领域常用数据集汇总
来源:互联网 发布:全球数据库软件公司 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 06:22
http://blog.csdn.net/myarrow/article/details/51828681 机器学习数据集(Dataset)汇总
http://www.dlworld.cn/YeJieDongTai/1550.html 深度学习视觉领域常用数据集汇总
1. MNIST
2. ImageNet
ImageNet数据集有1400多万幅图片,涵盖2万多个类别。其中有超过百万的图片有明确的类别标注和图像中物体位置的标注,相关信息如下:
1)非空的同义词集总数:21841
2)图像总数:14,197,122
3)边界框注释的图像数:1,034,908
4)具有SIFT特征的同义词集数:1000
5)具有SIFT特征的图像数:120万
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3. COCO
COCO(Common Objects in Context)是一个新的图像识别、分割、和字幕数据集,它有如下特点:
1)对象分割
2)上下文识别
3)每个图像的多个对象
4)超过300000幅图像
5)超过200万个实例
6)80个对象类别
7)每个图像5个说明文字
8)100000人的关键点
COCO数据集由微软赞助,其对于图像的标注信息不仅有类别、位置信息,还有对图像的语义文本描述,COCO数据集的开源使得近两三年来图像分割语义理解取得了巨大的进展,也几乎成为了图像语义理解算法性能评价的“标准”数据集。数据集下载~40GB
4. PASCAL VOC
PASCAL VOC挑战赛是视觉对象的分类识别和检测的一个基准测试,提供了检测算法和学习性能的标准图像注释数据集和标准的评估系统。PASCAL VOC图片集包括20个目录:人类;动物(鸟、猫、牛、狗、马、羊);交通工具(飞机、自行车、船、公共汽车、小轿车、摩托车、火车);室内(瓶子、椅子、餐桌、盆栽植物、沙发、电视)。PASCAL VOC挑战赛在2012年后便不再举办,但其数据集图像质量好,标注完备,非常适合用来测试算法性能。数据集下载~2GB
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