文|Seraph
00 | 图像领域
一、COCO
简介
- MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context。
- 有80种物体类别,超过20万张图像。
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coco2017
train2017
val2017
annotations_trainval2017
stuff_annotations_trainval2017
test2017
panoptic_annotations_trainval2017
unlabeled2017
image_info_test2017 -
coco2014
train2014
val2014
annotations_trainval2014
test2014 -
coco2015
test2015
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二、ImageNet
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三、PASCAL VOC
简介
- PASCAL VOC 挑战赛主要有 Object Classification 、Object Detection、Object Segmentation、Human Layout、Action Classification 这几类子任务。
- 4大类,20 小类。
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- 可以从官网直接下载。
- VOC2012数据集下载地址
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四、DOTA
简介
- 航空遥感图像(aerial images)目标检测数据集,包含2806张航空图像。图像主要是使用谷歌地球收集的。
- 检测目标种类:plane, ship, storage tank, baseball diamond, tennis court, basketball court, ground track field, harbor, bridge, large vehicle, small vehicle, helicopter, roundabout, soccer ball field and swimming pool.
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五、DOTA
简介
- 航空遥感图像(aerial images)实例分割数据集,包含2806张航空图像。图片源来自于DOTA数据集。
- 检测目标种类:plane, ship, storage tank, baseball diamond, tennis court, basketball court, ground track field, harbor, bridge, large vehicle, small vehicle, helicopter, roundabout, soccer ball field and swimming pool.
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五、UCAS-AOD
简介
- 航空遥感图像(aerial images)目标检测数据集。由中国科学院大学模式识别与智能系统开发实验室标注的。
- 只包含两类目标:汽车、飞机。
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相关论文
- H. Zhu, X. Chen, W. Dai, K. Fu, Q. Ye, J. Jiao, “Orientation Robust Object Detection in Aerial Images Using Deep Convolutional Neural Network,” IEEE Int’l Conf. Image Processing, 2015.
五、RSOD-Dataset
简介
- 航空遥感图像(aerial images)目标检测数据集。由武汉大学团队注的。
- 只包含四类目标:飞机、操场、立交桥、 油桶。
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相关论文
- Y. Long, Y. Gong, Z. Xiao and Q. Liu, “Accurate Object Localization in Remote Sensing Images Based on Convolutional Neural Networks,” in IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 55, no. 5, pp. 2486-2498, May 2017. doi: 10.1109/TGRS.2016.2645610
- Z Xiao, Q Liu, G Tang, X Zhai, “Elliptic Fourier transformation-based histograms of oriented gradients for rotationally invariant object detection in remote-sensing images”, International Journal of Remote Sensing, vol. 36, no. 2, 2015
七、NWPU VHR-10
简介
- 航空遥感图像(aerial images)目标检测数据集。由西北工业大学注的。
- 共800张图片,其中包含目标650张。包含10类目标:飞机、舰船、油罐、棒球场、网球场、篮球场、田径场、港口、桥梁、车辆。
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相关论文
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G. Cheng, J. Han, P. Zhou, L. Guo. Multi-class geospatial object detection and geographic imageclassification based on collection of part detectors. ISPRS Journal ofPhotogrammetry and Remote Sensing, 98: 119-132, 2014.
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G. Cheng, J. Han. A survey on objectdetection in optical remote sensing images. ISPRS Journal of Photogrammetry andRemote Sensing, 117: 11-28, 2016.
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G. Cheng, P. Zhou, J. Han. Learningrotation-invariant convolutional neural networks for object detection in VHRoptical remote sensing images. IEEE Transactions on Geoscience and RemoteSensing, 54(12): 7405-7415, 2016.
八、MNIST
简介
- 最经典的小型灰度手写数字数据集。
- 图片大小28*28 Pixel。
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九、CIFAR10
简介
- 该数据集有60000张彩色图像,其中50000用于训练,分成5批,每批10000张;另外10000用于测试。
- 图片大小28*28 Pixel,分为10个类。
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九、CIFAR100
简介
- 该数据集分为100个类,每个类别600张图像(500张训练图像,100张测试图片)。100个类又归为20个超类。
- 图片大小28*28 Pixel,分为10个类。
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九、BDD100K
简介
- 一个驾驶路况数据集,包含视频和图片。
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相关论文
- BDD100K: A Large-scale Diverse Dirving Video Database.