城市街道场景。是关于城市街道场景的语义理解图片数据集。 它主要包含来自50个不同城市的街道场景,拥有5000张在城市环境中驾驶场景的高质量像素级注释图像。此外,它还有20000张粗……
图像理解。为了使计算机理解图像,数据集中的图片被划分成一个个区域,每个区域都有与其对应的一句自然语言描述。共108,077张图。
人脸识别。包含了来源于互联网的13233张来自5749个人的人脸图片,其中有1680个人至少有2张图片。
场景图片。包含10个场景类别,例如卧室、固房、客厅、教室等场景图像。每类场景大约有120,000至3,000,000张图片。
超大图片集合。谷歌发布的图片数据库Open Images,包含了900万标注数据,标签种类超过6000种。谷歌在官方博客中写到,这比只拥有1000个分类的ImageNet 更加贴近实际生活。对于想要从零开始训练计算机视觉模型的人来说,这些数据远远足够了。
最大图片集合。大约1500万张图片,2.2万个分类,一般情况下只用子数据集就可以了。。每张都经过了严格的人工标注。数据集还是按照WordNet框架组织的,WordNet模拟的就是人类对事物的识别系统。
水果蔬菜数据。包含90483张图,131个种类,100像素。