本文列举了多个开源的目标检测数据集，包括多显著性对象、足球和板球、交通摄像头、英雄联盟小地图冠军、船只类型、火星/月球陨石坑以及零售产品和无人机检测数据集。这些数据集提供了各种场景和物体的标注，适用于YOLO等模型的训练和检测任务。
导 读
本文汇总了一些开源目标检测类的数据集，附下载链接。
多显著性对象数据集
数据集链接：http://m6z.cn/5AsmXB
本数据集共有 1224 张图像来自四个公共图像数据集：COCO、VOC07、ImageNet 和 SUN。Amazon Mechanic Turk 工作人员将每个图像标记为包含 0、1、2、3 或 4 个以上的显着对象。可以在imgIdx.mat中找到此标签信息以及边界框注释，一个存储图像信息的matlab结构数组。MSO 数据集是 SOS 数据集测试集的子集。波士顿大学的团队删除了一些显着对象严重重叠或者对于标记指定数量的显着对象不明确的图像。因此，在来自 SOS 测试集的 1380 张图像中，只剩下 1224 张图像。MSO 数据集中超过一半的图像包含零个显着对象或多个显着对象。这旨在提供更真实的设置来评估显着对象检测方法。
0 个显着对象：338 个图像 1 个显着对象：611 个图像 2 个显着对象：155 个图像 3 个显着对象：100 个图像 4+ 显着对象：20 张图像
足球和板球数据集
数据集链接：
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