目标检测项目的常用数据集有哪些?
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2021-03-18 16:36 更新 阿托 •  12541
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  • Chess Pieces Dataset

这是国际象棋棋盘照片和各种作品的数据集。 所有照片都是从固定角度(板子左侧的三脚架)拍摄的。 所有块的边界框都标注如下:white-king, white-queen, white-bishop, white-knight, white-rook, white-pawn, black-king, black-queen, black-bishop, black-knight, black-rook, black-pawn。 292张图像中有2894个标签。


  • BCCD Dataset

这是血细胞照片的数据集,最初是由cosmicad和akshaylambda开源的。共有三类364张图像:WBC(白细胞),RBC(红细胞)和血小板。 3个类别中有4888个标签(还有0个空示例)。如下是Roboflow的数据集运行状况检查中的类计数:


  • Microsoft COCO 2017 Dataset

这是完整的2017年COCO对象检测数据集(训练和有效),是最新2020年COCO对象检测数据集的子集。COCO是一个大型物体检测,分割和字幕数据集,其中包含4岁的孩子可以轻松识别的许多对象类型。 数据最初由Microsoft收集和发布。 数据的原始来源在这里,介绍COCO数据集的论文在这里


  • Mask Wearing Dataset

“Mask Wearing”数据集是一个对象检测数据集,其中包含戴着各种类型的面具的人和没有面具的人的对象。 这些图像最初是由台湾伊甸社会福利基金会的郑玄勋收集的,并由Roboflow团队提供。


  • American Sign Language Letters Dataset

美国手语字母数据集是每个带有边界框的ASL字母的对象检测数据集。 专注于可访问性的数据科学家David Lee精心策划并发布了该数据集以供公众使用。


可以访问此网站获得更多有关目标检测任务的公开数据集https://public.roboflow.com/

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2021-03-18 17:01 更新 正直的烤面包 •  3132