常用數據集介紹

文|Seraph

00 | 圖像領域

一、COCO

簡介

1. MS COCO的全稱是Microsoft Common Objects in Context。
2. 有80種物體類別，超過20萬張圖像。

下載

1. coco2017
   train2017
   val2017
   annotations_trainval2017
   stuff_annotations_trainval2017
   test2017
   panoptic_annotations_trainval2017
   unlabeled2017
   image_info_test2017

2. coco2014
   train2014
   val2014
   annotations_trainval2014
   test2014

3. coco2015
   test2015

使用

二、ImageNet

簡介

下載

使用

三、PASCAL VOC

簡介

1. PASCAL VOC 挑戰賽主要有 Object Classification 、Object Detection、Object Segmentation、Human Layout、Action Classification 這幾類子任務。
2. 4大類，20 小類。

下載

1. 可以從官網直接下載。
2. VOC2012數據集下載地址

使用

四、DOTA

簡介

1. 航空遙感圖像（aerial images）目標檢測數據集，包含2806張航空圖像。圖像主要是使用谷歌地球收集的。
2. 檢測目標種類：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.

下載

1. DOTA官網

使用

五、DOTA

簡介

1. 航空遙感圖像（aerial images）實例分割數據集，包含2806張航空圖像。圖片源來自於DOTA數據集。
2. 檢測目標種類：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.
   

下載

1. iSAID官網

使用

五、UCAS-AOD

簡介

1. 航空遙感圖像（aerial images）目標檢測數據集。由中國科學院大學模式識別與智能系統開發實驗室標註的。
2. 只包含兩類目標：汽車、飛機。

下載

1. UCAS-AOD DataSet

使用

相關論文

1. 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

簡介

1. 航空遙感圖像（aerial images）目標檢測數據集。由武漢大學團隊注的。
2. 只包含四類目標：飛機、操場、立交橋、 油桶。

下載

1. RSOD-DataSet

使用

相關論文

1. 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
2. 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

簡介

1. 航空遙感圖像（aerial images）目標檢測數據集。由西北工業大學注的。
2. 共800張圖片，其中包含目標650張。包含10類目標：飛機、艦船、油罐、棒球場、網球場、籃球場、田徑場、港口、橋樑、車輛。

下載

1. NWPU VHR-10 DataSet

使用

相關論文

1. 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.

2. G. Cheng, J. Han. A survey on objectdetection in optical remote sensing images. ISPRS Journal of Photogrammetry andRemote Sensing, 117: 11-28, 2016.

3. 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

簡介

1. 最經典的小型灰度手寫數字數據集。
2. 圖片大小28*28 Pixel。

下載

1. MNIST DataSet

使用

九、CIFAR10

簡介

1. 該數據集有60000張彩色圖像，其中50000用於訓練，分成5批，每批10000張；另外10000用於測試。
2. 圖片大小28*28 Pixel，分爲10個類。

下載

1. CIFAR-10 DataSet

使用

九、CIFAR100

簡介

1. 該數據集分爲100個類，每個類別600張圖像（500張訓練圖像，100張測試圖片）。100個類又歸爲20個超類。
2. 圖片大小28*28 Pixel，分爲10個類。

下載

1. CIFAR-10 DataSet

使用

九、BDD100K

簡介

1. 一個駕駛路況數據集，包含視頻和圖片。

下載

1. BDD100K DataSet

相關論文

1. BDD100K: A Large-scale Diverse Dirving Video Database.

使用

01 | 自然語言領域