鞋网站建设,网站群站优化,响应式网站开发教程,返利网站程序1 MINIST
MINIST 数据集应该算是CV里面最早流行的数据了#xff0c;相当于CV领域的Hello World。该数据包含70000张手写数字图像#xff0c;其中60000张用于train#xff0c; 10000张用于test#xff0c; 并且都有相应的label。图像的尺寸比较小#xff0c; 为28x28。
数…1 MINIST
MINIST 数据集应该算是CV里面最早流行的数据了相当于CV领域的Hello World。该数据包含70000张手写数字图像其中60000张用于train 10000张用于test 并且都有相应的label。图像的尺寸比较小 为28x28。
数据说明及下载地址 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
这个数据是由 Yann LeCun 创建的。
2 CIFAR10 /CIFAR100
CIFAR-10数据集由10个类的60000个32x32彩色图像组成每个类有6000个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。
CIFAR-100数据集由100个类的60000个32x32彩色图像组成每个类有600个图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。
数据说明及下载地址 http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html 这个数据是由 Geoffrey Hinton 创建的。
3 Pascal VOC
PASCAL VOC挑战赛的数据集。 该挑战赛从2005年开始 2012年结束每年都会给出不同的数据集 因此共有8个年份的数据。 现在用的比较多的是VOC 2007和VOC 2012的数据 这两个数据集是不重合的 其中VOC 2007数据是有test数据的label的 而VOC 2012数据是没有test数据的label的。
论文中针对 VOC2007和VOC2012 的具体用法有以下几种
1只用VOC2007的trainval 训练使用VOC2007的test测试。2只用VOC2012的trainval 训练使用VOC2012的test测试这种用法很少使用因为大家都会结合VOC2007使用。3使用 VOC2007 的 trainval 和 VOC2012的 trainval 训练然后使用 VOC2007的test测试这个用法是论文中经常看到的 0712 研究者可以自己测试在VOC2007上的结果因为VOC2007的test是公开的。4使用 VOC2007 的 trainvaltest 和 VOC2012的 trainval训练然后使用 VOC2012的test测试这个用法是论文中经常看到的 0712 这种方法需提交到VOC官方服务器上评估结果因为VOC2012 test没有公布label。5先在 MS COCO 的 trainval 上预训练再使用 VOC2007 的 trainval、 VOC2012的 trainval 微调训练然后使用 VOC2007的test测试这个用法是论文中经常看到的 0712COCO 。6先在 MS COCO 的 trainval 上预训练再使用 VOC2007 的 trainvaltest 、 VOC2012的 trainval 微调训练然后使用 VOC2012的test测试 这个用法是论文中经常看到的 0712COCO这种方法需提交到VOC官方服务器上评估结果因为VOC2012 test没有公布label。
数据说明及下载地址 http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/
4 Imagenet
Imagenet本身是一个非常大的数据集 当前使用非常广泛的其实是它的一个子集 ILSVRCImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge竞赛数据集。 ILSVRC竞赛从2010年开始到2017年结束没一年竞赛都有不同的数据集 因此共有8个年份的数据集。 与VOC数据不同的是发
数据集包含1281167张训练图像 50000张验证图像 100000张测试图像 1000个类别。
数据说明及下载地址 https://image-net.org/challenges/LSVRC/index.php
Imagenet数据集只能用于研究使用 不能用于商用目的 下载需要用教育网邮箱.edu申请下载。 并且数据集非常大 有140多G 下载下来不是很容易。
没有教育网邮箱的情况下 可以在下面这个链接处下载 https://hyper.ai/datasets/4889 另外这个网站上还有很多其他数据集可以下载。
5 MS COCO
coco数据集是目标检测任务中使用最为广泛的数据集。当然coco数据集本身的用途比较多 如检测 姿势估计 关键点检测 分割等。 以检测为例 数据包含图像 train118287张 val:5000张 test:40670张。
数据说明及下载地址 https://cocodataset.org/#home
汇总 参考 CIFAR-10和CIFAR-100数据集说明
目标检测数据集PASCAL VOC详解
