23个CVPR 2020收录的新数据集，都在这里了！

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整理不易，希望点个在看或者转发，支持一下

前言

Amusi 之前整理了1467篇CVPR 2020所有论文PDF下载资源，以及300篇+CVPR 2020代码开源论文项目，详见：300+篇CVPR 2020代码开源的论文，全在这里了！

本文旨在从数据集的角度，对CVPR 2020部分论文进行整理，相信很多同学并不知道这些新数据集，也许能给你的科研带来一点帮助。数据集方向涵盖：目标检测、分割、目标跟踪、场景文本检测&识别、行为识别等方向。

目标检测

DRN：用于旋转和密集目标检测的动态优化网络

Dynamic Refinement Network for Oriented and Densely Packed Object Detection

• 论文下载链接：https://arxiv.org/abs/2005.09973

• 代码和数据集：https://github.com/Anymake/DRN_CVPR2020

本文提出DRN新网络，并提出SKU110K新数据集。

作者团队：中科院&腾讯优图&快手等

分割

MSeg：用于多域语义分割的合成数据集

MSeg: A Composite Dataset for Multi-domain Semantic Segmentation

• 论文：http://vladlen.info/papers/MSeg.pdf

• 代码：https://github.com/mseg-dataset/mseg-api

• 数据集：https://github.com/mseg-dataset/mseg-semantic

该数据集汇集了COCO、ADE20K、Cityscapes、KITTI、PASCAL VOC/Context、Mapillary、SUN RGBD等语义分割数据集！现已开源！

作者团队：Intel&加州大学伯克利分校&Argo AI等

FSS-1000：用于Few-shot分割的1000种类别数据集

FSS-1000: A 1000-Class Dataset for Few-Shot Segmentation

• 论文：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Li_FSS-1000_A_1000-Class_Dataset_for_Few-Shot_Segmentation_CVPR_2020_paper.html

• 代码：https://github.com/HKUSTCV/FSS-1000

• 数据集：https://github.com/HKUSTCV/FSS-1000

共计10,000幅图像，涵盖1000种物体类别，数据集和代码现已开源！

作者团队：香港科技大学&腾讯

目标跟踪

3D-ZeF：3D斑马鱼跟踪基准数据集（多目标跟踪）

3D-ZeF: A 3D Zebrafish Tracking Benchmark Dataset

• 主页：https://vap.aau.dk/3d-zef/

• 论文：https://arxiv.org/abs/2006.08466

• 代码：https://bitbucket.org/aauvap/3d-zef/src/master/

• 数据集：https://motchallenge.net/data/3D-ZeF20

数据集包含8个视频序列（2704x1520分辨率），共计86,400个点和边界框，约占14 GB，代码和数据集现已开源！

作者团队：奥尔堡大学

场景文本检测&识别

UnrealText：合成来自虚幻世界的真实场景文本图像

UnrealText: Synthesizing Realistic Scene Text Images from the Unreal World

• 论文：https://arxiv.org/abs/2003.10608

• 代码和数据集：https://github.com/Jyouhou/UnrealText/

可供多语言的场景文本检测和识别方向进一步研究，代码和数据集刚刚开源！

作者团队：CMU&旷视科技（姚聪）

视频理解/行为识别

FineGym：用于细粒度行为识别的分层视频数据集

FineGym: A Hierarchical Video Dataset for Fine-grained Action Understanding

• 主页：https://sdolivia.github.io/FineGym/

• 论文：https://arxiv.org/abs/2004.06704

为了将行为识别提升到一个新的水平，本文提出了FineGym：一个基于体操视频的新数据集，含4大类事件，15种子集。数据集刚刚开源！

作者团队：港中文-商汤科技联合实验室

Oops! Predicting Unintentional Action in Video

• 主页：https://oops.cs.columbia.edu/

• 论文：https://arxiv.org/abs/1911.11206

• 代码：https://github.com/cvlab-columbia/oops

• 数据集：https://oops.cs.columbia.edu/data

Intra- and Inter-Action Understanding via Temporal Action Parsing

• 论文：https://arxiv.org/abs/2005.10229

• 主页和数据集：https://sdolivia.github.io/TAPOS/

Re-ID

COCAS：用于行人重识别的大规模换衣服数据集

COCAS: A Large-Scale Clothes Changing Person Dataset for Re-identification

• 论文：https://arxiv.org/abs/2005.07862

• 数据集：暂无

COCAS 包含5266人的62382幅人体图像，旨在解决换衣服的行人重识别问题，提供了具有不同衣服的相同身份的多个图像，并提出BC-Net网络。

作者团队：商汤科技&中科大&国科大等

轨迹预测

The Garden of Forking Paths: Towards Multi-Future Trajectory Prediction

• 论文：https://arxiv.org/abs/1912.06445

• 代码：https://github.com/JunweiLiang/Multiverse

• 数据集：https://next.cs.cmu.edu/multiverse/

其他

OCDA：Open Compound域自适应

Open Compound Domain Adaptation

• 主页：https://liuziwei7.github.io/projects/CompoundDomain.html

• 数据集：https://drive.google.com/drive/folders/1_uNTF8RdvhS_sqVTnYx17hEOQpefmE2r?usp=sharing

• 论文：https://arxiv.org/abs/1909.03403

• 代码：https://github.com/zhmiao/OpenCompoundDomainAdaptation-OCDA

实验证明了OCDA在数字分类，人脸表情识别，语义分割和强化学习方面的有效性，性能优于PyCDA、MTDA和IBN-Net等网络，数据集和代码刚刚开源！已收录于CVPR 2020 Oral。作者团队：港中文（林达华组）&谷歌等

TailorNet: Predicting Clothing in 3D as a Function of Human Pose, Shape and Garment Style

• 论文：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Patel_TailorNet_Predicting_Clothing_in_3D_as_a_Function_of_Human_CVPR_2020_paper.pdf

• 代码：https://github.com/chaitanya100100/TailorNet

• 数据集：https://github.com/zycliao/TailorNet_dataset

KeypointNet: A Large-scale 3D Keypoint Dataset Aggregated from Numerous Human Annotations

• 论文：https://arxiv.org/abs/2002.12687

• 数据集：https://github.com/qq456cvb/KeypointNet

AvatarMe: Realistically Renderable 3D Facial Reconstruction "in-the-wild"

• 论文：https://arxiv.org/abs/2003.13845

• 数据集：https://github.com/lattas/AvatarMe

Learning to Autofocus

• 论文：https://arxiv.org/abs/2004.12260

• 数据集：暂无

FaceScape: a Large-scale High Quality 3D Face Dataset and Detailed Riggable 3D Face Prediction

• 论文：https://arxiv.org/abs/2003.13989

• 代码：https://github.com/zhuhao-nju/facescape

Bodies at Rest: 3D Human Pose and Shape Estimation from a Pressure Image using Synthetic Data

• 论文下载链接：https://arxiv.org/abs/2004.01166

• 代码：https://github.com/Healthcare-Robotics/bodies-at-rest

• 数据集：https://dataverse.harvard.edu/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.7910/DVN/KOA4ML

A Local-to-Global Approach to Multi-modal Movie Scene Segmentation

• 主页：https://anyirao.com/projects/SceneSeg.html

• 论文下载链接：https://arxiv.org/abs/2004.02678

• 代码：https://github.com/AnyiRao/SceneSeg

Deep Homography Estimation for Dynamic Scenes

• 论文：https://arxiv.org/abs/2004.02132

• 数据集：https://github.com/lcmhoang/hmg-dynamics

Assessing Image Quality Issues for Real-World Problems

• 主页：https://vizwiz.org/tasks-and-datasets/image-quality-issues/

• 论文：https://arxiv.org/abs/2003.12511

PANDA: A Gigapixel-level Human-centric Video Dataset

• 论文：https://arxiv.org/abs/2003.04852

• 数据集：http://www.panda-dataset.com/

IntrA: 3D Intracranial Aneurysm Dataset for Deep Learning

• 论文：https://arxiv.org/abs/2003.02920

• 数据集：https://github.com/intra3d2019/IntrA

Cross-View Tracking for Multi-Human 3D Pose Estimation at over 100 FPS

• 论文：https://arxiv.org/abs/2003.03972

• 数据集：暂无

下载

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https://github.com/amusi/CVPR2020-Code

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