【目标检测】数据集合集！

本文将为您介绍经典、热门的数据集，希望对您在选择适合的数据集时有所帮助。

1

SJTU-VideoAnalysis

• 更新时间：2024-03-10

• 访问地址: GitHub

• 描述：

  智能视频分析：视频目标检测，视频人群计数。

  使用了帧差法、中值滤波法、高斯混合模型实现了视频前景检测，使用了Faster R-CNN实现了视频目标检测

• 数据集网址：

  https://github.com/Huntersxsx/SJTU-VideoAnalysis

2

yolov34-cpp-opencv-dnn

• 更新时间：2024-01-07

• 访问地址: GitHub

• 描述：

  基于opencv的4种YOLO目标检测，C++和Python两个版本的实现，仅仅只依赖opencv库就可以运行。

• 数据集网址：

  https://github.com/hpc203/yolov34-cpp-opencv-dnn

3

Smart_Construction

• 更新时间：2024-04-12

• 访问地址: GitHub

• 描述：

  基于目标检测工地安全帽和禁入危险区域识别系统

• 数据集网址：

  https://github.com/PeterH0323/Smart_Construction

4

Focal-Loss-Pytorch

• 更新时间：2024-06-30

• 访问地址: GitHub

• 描述：

  用于one-stage目标检测算法，提升检测效果.你也可以在分类任务中使用该损失函数，解决数据不平衡问题。

• 数据集网址：

  https://github.com/yatengLG/Focal-Loss-Pytorch

5

easy_detection

• 更新时间：2024-09-19

• 访问地址: GitHub

• 描述：

  一个简单方便的目标检测框架（PyTorch环境可直接运行，不需要cuda编译），支持Faster_RCNN、Cascade_RCNN、Yolo系列、SSD等经典网络。

• 数据集网址：

  https://github.com/misads/easy_detection

6

Ladon

• 更新时间：2024-11-19

• 访问地址: GitHub

• 描述：

  Ladon大型内网渗透扫描器，PowerShell、Cobalt Strike插件、内存加载、无文件扫描。含端口扫描、服务识别、网络资产探测、密码审计、高危漏洞检测、漏洞利用、密码读取以及一键GetShell，支持批量A段/B段/C段以及跨网段扫描，支持URL、主机、域名列表扫描等。网络资产探测32种协议(ICMP\NBT\DNS\MAC\SMB\WMI\SSH\HTTP\HTTPS\Exchange\mssql\FTP\RDP)或方法快速获取目标网络存活主机IP、计算机名、工作组、共享资源、网卡地址、操作系统版本、网站、子域名、中间件、开放服务、路由器、交换机、数据库、打印机等，大量高危漏洞检测模块MS17010、Zimbra、Exchange

• 数据集网址：

  https://github.com/k8gege/Ladon

7

cube_slam_modified

• 更新时间：2024-11-19

• 访问地址: GitHub

• 描述：

  cube_slam在orb_slam的基础上引入物体级别的特征，从而给slam带来了更多可能。
  cube_slam具备以下亮点

  1.添加物体级别特征

  2.添加运动约束对动态物体建模

  3.通过地面和相机高度恢复单目尺度

  4.除了点相机约束外，添加点物体约束、点物体相机约    束等

• 数据集网址：

  https://github.com/lturing/cube_slam_modified

8

yolov8-tricks

• 更新时间：2024-07-12

• 访问地址: GitHub

• 描述：

  采用模型是yolov8，数据集是VisDrone2019，适用于小目标航拍图像检测。结合了官方使用文档和b站岩学长的视频讲解，教了如何更改模型，添加新模块到yolov8中，以及如何修改yaml配置文件。于是自己总结了 yolov8的训练仓库，后期大家可以随意添加不同的改进yaml配置文件进行模型的训练。

• 数据集网址：

  https://github.com/chaizwj/yolov8-tricks

9

yolov5_woodscape

• 更新时间：2024-03-04

• 访问地址: GitHub

• 描述：

  基于yolov5，在woodscape数据集上实现旋转框目标检测+语义分割

• 数据集网址：

  https://github.com/renqi1/yolov5_woodscape

10

ebikedetection

• 更新时间：2024-04-11

• 访问地址: GitHub

• 描述：

  本项目用于识别电梯监控视角内的电动车以及自行车。基于电梯内视角数据集对yolo预训练模型进行微调。提供了基于检测的方法与基于跟踪的方法。基于检测的方法会对检测到有目标实例的每一帧返回标注图像， 基于跟踪的方法则在此基础上进行了去重。

• 数据集网址：

  https://github.com/Lily-Le/ebikedetection

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