数据集介绍:安全帽检测数据集,真实场景高质量图片数据,涉及场景丰富,比如工地行人佩戴安全帽、建筑干活行人佩戴安全帽、视察行人佩戴安全帽、高空作业人员佩戴安全帽、遮挡行人佩戴安全帽、严重遮挡行人佩戴安全帽数据,划分为佩戴安全帽 (helmet) 和没有佩戴安全帽 (head) 两类; 适用实际项目应用:工地或公共场所监控...
全网最全的工业表面缺陷检测数据集及论文鸡 开源项目 https:// github.com/Charmve/Surf 2022-06-13 回复1 推荐阅读 《数据标注工程》第四章学习笔记及作业:数据标注质量检验 暮薯仔发表于《数据标注... 目标检测算法工程落地 复盘一下在实现检测算法落地过程中所经历的一个流程; 列出几点重点说明一下:...
数据集链接:http://usa.honda-ri.com/H3D; 简介:本田研究所于2019年3月发布其无人驾驶方向数据集H3D。该数据集使用3D LiDAR扫描仪收集的包括3D多目标检测和跟踪数据,包含160个拥挤且高度互动的交通场景,在27,721帧中有超过100万个标记实例。 6、ApplloScape数据集 年份:2019年; 作者:Baidu Research; 场景数:...
10.印刷电路板(PCB)瑕疵数据集 这是一个公共的合成PCB数据集,由北京大学发布,其中包含1386张图像以及6种缺陷(缺失孔,鼠咬坏,开路,短路,杂散,伪铜),用于检测,分类和配准任务。 扫描
这也是出自于香港中文大学的数据集,使用了两个(不相交的)视角,对971个行人进行了记录。每个行人在每个视角中均进行了两次取样。 港中大的广场数据集。包含了一段长达60分钟的交通视频序列。(大小为720×576) 行人检测数据集打包下载链接:https://pan.baidu.com/s/1o8aanoQ ...
权威的目标检测数据集主要包括: 1、【Pascal VOC】ASCALVOCChallenges(VOC2007,VOC2012) 在早期的计算机视觉社区,PASCALViSualObjectClasses(VOC)挑战赛(从2005年到2012)是最重要的竞赛之一。在PASCALVOC中是多任务的,包括图像分类,目标检测,语义分割和行为检测。
1. 数据集介绍 MS COCO是一个非常大型,且常用的数据集,其中包括了目标检测、分割、图像描述等,其主要特征如下: Object segmentation:目标集分割 Recognition in context:图像情景识别 Superpixel stuff segmentation:超像素分割 330K image(>200K labeled):超过33万张图像,标注过的图像超过20万张 ...
一、数据集: 这里我们选择使用coco2014数据集: 其中images、labels、5k.txt、trainvalno5k.txt是必须要的: 其中image存放训练数据和validation数据: labels文件夹中存放标签,且与上面训练集合val数据相互对应: 标签labels是标注图片上对象绘制好的边界框: 此外5k.txt和trainvalno5k.txt分别对应的是val数据和train数据...
大赛数据集里有1万份来自实际生产中有瑕疵的铝型材监测影像数据,每个影像包含一个或多种瑕疵。供机器学习的样图会明确标识影像中所包含的瑕疵类型。 2.Kylberg 纹理数据集 在布匹的实际生产过程中,由于各方面因素的影响,会产生污渍、破洞、毛粒等瑕疵,为保证产品质量,需要对布匹进行瑕疵检测。布匹疵点检验是纺织行业...
imagenet数据集是按照wordnet架构组织的大规模带标签图像数据集。大约1500万张图片,2.2万类,每张都经过严格的人工筛选与标记。imagenet类似于图片所有引擎。 其中,包括边界框的目标检测数据集,训练数据集包括500,000张图片,属于200类物体。由于数据集太大,训练所需计...