免费数据集下载

目前系统整理了一些网上开放的免费科研数据集,以下是分类列表以及下载地址,供高校和科研机构免费下载和使用。

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转自:https://blog.youkuaiyun.com/qq_32447301/article/details/79487335
以下是几个可用于 YOLO 目标检测的免费数据集下载资源: 1. **Kaggle** 是一个提供大量数据集的平台,涵盖了各种领域,包括图像识别、目标检测等。用户可以通过搜索关键词找到与 YOLO 目标检测相关的数据集。Kaggle 上的数据集通常附带详细的描述和使用指南,非常适合用于训练和测试模型[^1]。 2. **Google Open Images Dataset** 提供了一个大规模的数据集,包含数百万张图片,这些图片被标记了多种类别,适用于多种目标检测任务。此数据集的特点在于其多样性和规模,能够支持复杂的模型训练需求[^1]。 3. **COCO (Common Objects in Context)** 数据集是一个广泛使用的数据集,包含了超过 33 万张图像,覆盖了 80 个类别。它不仅提供了图像级别的标注信息,还提供了实例级别的标注信息,非常适合用于训练目标检测模型,如 YOLOv5 和 YOLOv8。 4. **Cityscapes** 数据集专注于城市街景的理解,提供了高质量的像素级标注,适用于自动驾驶领域的研究。虽然主要针对语义分割,但也可以用于目标检测任务,特别是对于那些关注行人、车辆等对象的研究。 5. **PASCAL VOC** 系列数据集虽然相对较小,但对于某些特定的应用场景仍然非常有用。它包含了 20 个物体类别,适合用于测试和验证目标检测算法的基本性能。 6. **BDD100K** 数据集是一个大规模的驾驶视频数据集,包含了 100,000 个视频片段,每个片段大约 40 秒长,覆盖了多种天气条件和时间段。除了视频数据外,该数据集还提供了图像级别的标注,适用于目标检测等多种任务。 7. **Open Images Dataset** 由 Google 发布,是一个包含数百万张图像的大规模数据集,适用于多种计算机视觉任务,包括目标检测。该数据集的特点在于其广泛的类别覆盖和高质量的标注[^1]。 8. **ImageNet** 虽然主要用于分类任务,但其子集也可以用于目标检测。特别是对于那些需要大量数据来训练模型的任务,ImageNet 提供了一个丰富的资源库。 9. **LVIS (Large Vocabulary Instance Segmentation)** 数据集是一个为长尾分布类别设计的大词汇量实例分割数据集,但也适用于目标检测任务。它旨在解决类别不平衡的问题,对于提升模型在罕见类别上的表现有重要作用[^1]。 10. **VisDrone** 数据集专注于无人机视角下的目标检测,包含了大量的航拍图像和视频,适用于无人机应用中的目标检测研究。该数据集考虑了无人机视角的独特性,如高空视角、复杂背景等[^1]。 以上数据集均可以作为 YOLOv5 和 YOLOv8 目标检测模型的训练和测试资源,根据具体的应用场景选择合适的数据集将有助于提高模型的准确性和泛化能力。 ```python # 示例代码:如何使用PyTorch加载COCO数据集 import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets, transforms # 定义转换操作 transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), # 将图像转换为Tensor ]) # 加载COCO数据集 dataset = datasets.CocoDetection( root='path/to/images', annFile='path/to/annotations/instances_train2017.json', transform=transform ) # 创建DataLoader data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=4) ```
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