计算机视觉数据集 (5)

wufei123 2025-01-05 阅读:63 评论:0
这篇文章介绍了多个常用的计算机视觉数据集,涵盖图像和视频领域,并简要说明了其应用场景。以下是对文章内容的整理和润色: 常用计算机视觉数据集概述 本文总结了多个在计算机视觉领域广泛应用的数据集,这些数据集用于训练和评估各种图像和视频相关的算法...

这篇文章介绍了多个常用的计算机视觉数据集,涵盖图像和视频领域,并简要说明了其应用场景。以下是对文章内容的整理和润色:

常用计算机视觉数据集概述

本文总结了多个在计算机视觉领域广泛应用的数据集,这些数据集用于训练和评估各种图像和视频相关的算法。 它们在图像分类、目标检测、语义分割等任务中扮演着关键角色。

图像数据集:

  • PASCAL VOC (Visual Object Classes) (2005-2012): 该数据集包含多个版本 (VOC2005-VOC2012),包含图像和相应的目标标注。类别数量从4个到20个不等,图像数量也随版本递增。 它常用于目标检测和图像分割任务。 PyTorch 提供了 VOCSegmentation() 和 VOCDetection() 用于访问该数据集。

计算机视觉数据集 (5)

  • SUN Database (Scene Understanding Database) (2010): 也称为 SUN397,包含超过10万张场景图像,涵盖397个类别。 主要用于场景识别任务。 在 PyTorch 中,可以使用 SUN397() 访问。

计算机视觉数据集 (5)

  • Cityscapes (2016): 包含25,000张城市街景图像,其中5,000张进行了精细标注,20,000张进行了粗略标注,共30个类别。 主要用于语义图像分割。 PyTorch 提供 Cityscapes() 用于访问,但具体使用方法未在此文中详细说明。

精细标注图像示例:

计算机视觉数据集 (5)

粗略标注图像示例:

计算机视觉数据集 (5)

视频数据集:

  • Kinetics (2017-2019): 包含多个版本 (Kinetics-400, Kinetics-600, Kinetics-700),包含大量的短视频片段,每个片段持续约10秒,并带有动作类别标签。 主要用于视频分类任务。 PyTorch 提供 Kinetics() 函数访问。

计算机视觉数据集 (5)

(其他数据集,原文已提及但未展开,此处略去)

本文简要介绍了几个重要的计算机视觉数据集,为研究者提供了一个便捷的参考。 更详细的信息,请参考各个数据集的官方网站。

以上就是计算机视觉数据集 (5)的详细内容,更多请关注知识资源分享宝库其它相关文章!

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