开源真实场景图像检测数据集汇总

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编辑丨极市平台

极市导读

 

本文汇总了九个图像检测相关的真实场景数据集，附有下载链接。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿

15个目标检测开源数据集汇总

人脸识别常用开源数据集大全

10个开源工业检测数据集汇总

21个深度学习开源数据集分类汇总

RMFD口罩遮挡人脸数据集

数据集下载地址：http://m6z.cn/61z9Fv

当前大多数高级人脸识别方法都是基于深度学习而设计的，深度学习取决于大量人脸样本。但是，目前尚没有公开可用的口罩遮挡人脸识别数据集。为此，这项工作提出了三种类型的口罩遮挡人脸数据集，包括口罩遮挡人脸检测数据集（MFDD），真实口罩遮挡人脸识别数据集（RMFRD）和模拟口罩遮挡人脸识别数据集（SMFRD）。基于这些数据集，可以开发口罩遮挡人脸的各种应用。本项目开发的多粒度口罩遮挡人脸识别模型可达到95％的准确性，超过了行业报告的结果。

GTSRB德国交通标志数据集

数据集下载地址：http://m6z.cn/5wJJLA

德国交通标志基准测试是在 2011 年国际神经网络联合会议 (IJCNN) 上举办的多类单图像分类挑战赛。我们诚邀相关领域的研究人员参与：该比赛旨在参与者无需特殊领域知识。我们的基准测试具有以下属性：

• 单图像、多类分类问题
• 40多个分类
• 总共超过 50,000 张图片
• 逼真的大型数据库

VOC2005车辆数据集

数据集下载地址：http://m6z.cn/5U2X4u

该数据集中含有自行车、摩托车、汽车、货车的图像数据，可用于CNN模型以实现车辆识别和车辆分类，其中自行车、摩托车、汽车数据来自2005 PASCAL视觉类挑战赛（VOC2005）所使用的数据的筛选处理结果，货车图片来自网络收集，后期通过筛选处理得到。在本数据中，训练数据集与测试数据集占比约为5:1。

Winegrape检测数据集

数据集下载地址：http://m6z.cn/5TikF9

WGISD（Wine Grape Instance Segmentation Dataset）是为了提供图像和注释来研究对象检测和实例分割，用于葡萄栽培中基于图像的监测和现场机器人技术。它提供了来自五种不同葡萄品种的实地实例。这些实例显示了葡萄姿势、光照和焦点的变化，包括遗传和物候变化，如形状、颜色和紧实度。可能的用途包括放宽实例分割问题：分类（图像中是否有葡萄？）、语义分割（图像中的“葡萄像素”是什么？）、对象检测（图像中的葡萄在哪里？）、和计数（每个簇有多少浆果？）。

全球小麦检测数据集

数据集下载地址：http://m6z.cn/5wJK64

检测小麦穗是一项重要任务，可以估计相关性状，包括穗种群密度和穗特征，如卫生状况、大小、成熟阶段和芒的存在。本数据集包含 4,700 张高分辨率 RGB 图像和 190,000 个标记的小麦头，这些小麦头采集自世界各地不同生长阶段的不同基因型的多个国家。

坑洼检测数据集

数据集下载地址：http://m6z.cn/5wJJTa

本数据集汇总了700个在坑洼处带有3K +注释的图像，用于从道路图像中检测坑洼，检测道路地形和坑洼。

Linkopings交通标志数据集

数据集下载地址：http://m6z.cn/68ldS0

通过记录超过 350 公里的瑞典高速公路和城市道路的序列，创建了一个数据集。一个 1.3 兆像素的彩色摄像机，一个点灰色变色龙，被放置在一辆汽车的仪表板上，从前窗向外看。摄像头略微指向右侧，以便尽可能多地覆盖相关标志。该镜头的焦距为 6.5 毫米，视野约为 41 度。高速公路上的典型速度标志大约为 90 cm 宽，如果要在大约 30 m 的距离处检测到它们，则对应于大约 50 像素的大小。总共记录了超过 20 000 帧，其中每五帧被手动标记。每个标志的标签包含标志类型（人行横道、指定车道右侧、禁止站立或停车、优先道路、让路、50 公里/小时或 30 公里/小时）、能见度状态（遮挡、模糊或可见）和道路状态（是否标志是在正在行驶的道路上或在小路上）。

防护装备-头盔和背心检测

数据集下载地址：http://m6z.cn/61zarT

包含 774 个众包图像和 698 个网络挖掘图像。众包和网络挖掘的图像分别包含 2,496 和 2,230 个工人实例。

加州理工学院相机陷阱数据集

该数据集包含来自美国西南部 140 个摄像头位置的 243,100 张图像，带有 21 个动物类别的标签（加上空白），主要是在物种级别（例如，最常见的标签是负鼠、浣熊和土狼），以及 大约 66,000 个边界框注释。大约 70% 的图像被标记为空。

水下垃圾检测数据集

数据集下载地址：http://m6z.cn/6nnDQK

该数据来自 J-EDI 海洋垃圾数据集。构成该数据集的视频在质量、深度、场景中的对象和使用的相机方面差异很大。它们包含许多不同类型的海洋垃圾的图像，这些图像是从现实世界环境中捕获的，提供了处于不同衰减、遮挡和过度生长状态的各种物体。此外，水的清晰度和光的质量因视频而异。这些视频经过处理以提取 5,700 张图像，这些图像构成了该数据集，所有图像都在垃圾实例、植物和动物等生物对象以及 ROV 上标有边界框。

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