SOT：dataset

最新推荐文章于 2025-08-02 16:41:35 发布
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#sot

该博客探讨了视觉目标跟踪领域的最新进展，包括在大型数据集如TrackingNet、LaSOT和GOT-10k上的追踪器性能比较。同时，也关注了小型数据集如OBT和VOT的挑战。还提到了与DAVIS相关的视频分割任务，特别是DAVIS2016和DAVIS2017的数据集，以及ILSVRCVID的相关工作。

https://github.com/jiajunhua/foolwood-benchmark_results/blob/master/img/recent_Tracker_development.png
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benchmark:

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  • trackingnet
  • LaSOT
  • GOT-10k

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DAVIS

  • DAVIS 2016
  • DAVIS 2017

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  • ILSVRC 2015

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LLMs之Falcon：《The RefinedWeb Dataset for Falcon LLM: Outperforming Curated Corpora with Web Data, and
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
06-10 1818
​ LLMs之Falcon：《The RefinedWeb Dataset for Falcon LLM: Outperforming Curated Corpora with Web Data, and Web Data Only》翻译与解读 目录 《The RefinedWeb Dataset for Falcon LLM:Outperforming Curated Corpora with Web Data, and Web Data Only》翻译与解读 Abstract摘要
[事件相机1]2024CVPR：Event Stream-based Visual Object Tracking: A High-Resolution Benchmark Dataset
m0_37412775的博客
04-05 1487
作者：Xiao Wang, Shiao Wang, Chuanming Tang, Lin Zhu, Bo Jiang, Yonghong Tian, Jin Tang代码：https://github.com/Event-AHU/EventVOT_Benchmark。
SOTS数据集8：2划分训练和验证集，可用于训练去雾模型
08-12
SOTS（Synthetic Objective Testing Set）去雾数据集是RESIDE（REalistic Single Image DEhazing）数据集的一个重要组成部分，专门用于单图像去雾算法的客观评估。以下是对SOTS去雾数据集的详细介绍： 一、数据集概述 来源：SOTS数据集是RESIDE数据集中的一个子集，RESIDE是一个大规模的数据集，旨在公平地评估和比较单图像去雾算法。 目的：SOTS数据集主要用于客观测试，通过提供合成模糊图像及其对应的清晰图像，帮助研究人员评估去雾算法的性能。 二、数据集内容 图像来源：SOTS数据集从NYU2数据集中选择了500个室内图像（这些图像与训练图像不重叠），并按照与训练数据相同的过程来合成模糊图像。 图像数量：包含500对合成模糊图像及其对应的清晰图像。 图像特性：为了测试算法的鲁棒性，SOTS数据集中还包含了具有挑战性的去雾情况，如添加了浓雾的白色场景。 三、数据集特点 合成性：SOTS数据集中的模糊图像是通过合成方式生成的，这有助于控制实验条件，减少外界因素的干扰。 多样性：数据集包含了多种室内场景和不同程度的模糊情
【图像去雾数据集】SOTS合成目标测试集数据介绍
zly19980718的博客
12-13 2751
SOTS（synthetic objective testing set）数据集由华中科大、中科院、中科大等多家单位联合发布，是RESIDE数据集中的测试集，与之相对应的是ITS（indoor training set）数据集，ITS数据集是RESIDE数据集中的训练集。SOTS数据集从NYU2中选择500个室内图像（与训练图像不重叠），并按照与训练数据相同的过程来合成模糊图像。此外，由于该数据集中的有雾图像没有对应的无雾图像，因此，在验证去雾算法性能的过程中，该数据集只能用于主观评价。
综合目标测试仪（SOTS）RESIDE 用于单图像去雾的测试数据集.zip
07-05
综合目标测试仪（SOTS）[RESIDE] 用于单图像去雾的测试数据集.
RESIDE数据集(包括RTTS、OTS、ITS、SOTS、HSTS、Unannotated Real-world Hazy)
05-14
RESIDE六种数据集全收集，txt内有搜集好的六种数据集百度网盘链接，已经把数据集放在我的网盘内，进入txt内的我的百度网盘链接下载即可。
Python 读取 SOT 数据集图片
blainet的博客
05-30 420
数据集的读取 import numpy as np import cv2 import os from PIL import Image def read_image(filename, color_fmt='RGB'): assert color_fmt in Image.MODES img = Image.open(filename) if not img.mode == color_fmt: img = img.convert(color_fmt)
论文阅读笔记：Dataset Condensation with Gradient Matching
最新发布
m0_61222152的博客
08-02 1160
本文提出了一种创新的数据集压缩方法——数据集凝缩（Dataset Condensation,DC）其核心思想是通过梯度匹配（Gradient Matching）,将一个大型数据集`T`浓缩成一个极小的、信息量丰富的合成数据集`S`。在`S`上从头训练的模型，其性能可以逼近在`T`上训练的模型，从而极大地节省了存储和训练成本。
《NTIRE 2020 Challenge on Real Image Denoising: Dataset, Methods and Results》阅读
69小石头的博客
06-01 5211
看这篇论文的原因，想了解一下这个比赛以及这个比赛中比较好的去噪模型。以下就是简单的翻译了一下，方便自己回顾。 摘要 本文重点介绍了NTIRE 2020在真实图像去噪方面的挑战，重点是新引入的数据集，提出的方法及其结果。 挑战是以前的NTIRE 2019基于SIDD基准的真实图像降噪挑战的新版本。 这项挑战基于新收集的验证和测试图像数据集，因此命名为SIDD +。 这一挑战有两个方面，它们可以定量评估（1）Bayer模式rawRGB和（2）标准RGB（sRGB）颜色空间中的图像降噪性能。 ...
CelebA数据集下载|HTTPSConnectionPool(host=‘drive.google.com‘, port=443)|RuntimeError:Dataset not found
qq_40418553的博客
07-14 1万+
CeleA数据集下载问题
SOTS:单对象跟踪和分割
05-08
单/多对象跟踪和分段 最近的单个对象跟踪和分段（VOT和VOTS）以及多个对象跟踪（MOT）的代码和比较。 消息 :collision: MOT跟踪器代码和纸张已发布。 :collision: 回购初始化：已上载正式实施。 现在支持 ， 和 。 支持的跟踪器（SOT和MOT） 单对象跟踪（SOT） 暹罗FC 原子 迪MP PrDiMP KYS 轻量级 暹罗 暹罗·阿特恩 多对象跟踪（MOT） CSTrack 结果比较 比较 讨论VOT和VOTS（视频） [SiamFC] [SiamRPN系列] [SiamDW] [SiamMask] [ATOM] [海洋] [SiamBAN] 相关追踪器的成就 SiamRPN及其变体获得VOT2018-RT冠军。 SiamDW-T获得了VOT2019-RGBT的亚军和VOT2020 RGBT的亚军（由委员会重新提交）。 OceanPlus及其变
用于深度学习图像去雾的数据集
02-27
用于深度学习图像去雾的数据集，包含了250张清晰图像和对应的250*8张不同程度清晰图像
Bee和ant数据集
04-20
用于蜜蜂和蚂蚁分类的数据集。120个训练图像，75个验证图像
RESIDE-dataset-link:RESIDE-数据集链接
05-09
RESIDE-数据集链接 抽象的 我们使用称为合成现实图像去雾化（RESIDE）的，由合成图像和真实世界朦胧图像组成的新型大规模基准，对现有的单个图像去雾算法进行全面的研究和评估。 RESIDE突出显示了各种数据源和图像内容，并分为五个子集，每个子​​集用于不同的训练或评估目的。 我们进一步为除雾算法评估提供了各种各样的标准，从完全参考指标到无参考指标，再到主观评估和新颖的任务驱动评估。 在RESIDE上进行的实验揭示了最先进的除雾算法的比较和局限性，并提出了有希望的未来方向。 纸 对单个图像进行除雾和超越基准测试[ ] 比比克斯 @article{li2018benchmarking, title={Benchmarking single-image dehazing and beyond}, author={Li, Boyi and Ren, Wenqi and Fu, De
数据集下载汇总
caoyongsheng的博客
03-09 1万+
国家数据是国家统计局发布统计信息的网站，包含了我国经济、民生、农业、工业、运输、旅游、教育、科技、卫生等多个方面的数据，并且在月度、季度、年度都有覆盖，较为全面和权威，对于社会科学的研究不要太有帮助。阿里巴巴datahub:https://github.com/alibaba/EasyNLP/tree/master/datahub。据 http://dataju.cn/Dataju/web/datasetInstanceDetail/325。2、魔塔社区的数据下载方式（中文数据社区）
【去雾】|雾天图像数据集整理 雾图合成
热门推荐
qq_35608277的博客
12-25 2万+
D-hazy数据集 介绍了如何用深度图生成雾天 使用了以下室内数据集 middlebury http://vision.middlebury.edu/stereo/data/scenes2014/ 2.NYU2 Depth https://cs.nyu.edu/~silberman/datasets/nyu_depth_v2.html 百度云链接及提取说明：https://blog.csdn....
图像去雾常见数据集
m0_68604571的博客
12-19 5719
上述数据集涵盖了室内、室外、真实和合成等多种场景，可以满足不同研究需求。在选择数据集时，建议根据具体任务的应用场景和目标选择合适的数据集，例如真实雾天图像适合模型的实际应用验证，而合成数据则适合模型的快速迭代和训练。希望本文能为从事图像去雾研究的朋友提供一些帮助！
Vision Transformers for Single Image Dehazing解读
qq_44185614的博客
01-09 4542
图像去雾是一种具有代表性的低级视觉任务，从模糊图像中估计出潜在的无雾图像。近年来，基于卷积神经网络的方法主导了图像去雾。然而，最近在高级视觉任务中取得突破的视觉Transformers，并没有为图像去雾带来新的维度。我们从流行的Swin Transformer开始，发现它的几个关键设计不适合图像去雾。为了为此，我们提出了DehazeFormer，它包括各种改进，例如。
HardGAN: A Haze-Aware RepresentationDistillation GAN for Single Image Dehazing（ECCV2020）
yanglong6666的博客
02-13 936
摘要：在本文中，我们提出了一种雾霾感知表示蒸馏生成对抗网络(HardGAN)用于单图像去雾。与以往的研究不同的是，我们使用一个由我们提出的雾霾感知表示蒸馏层组成的多尺度结构神经网络来处理这个恢复问题。此外，我们重新巧妙地利用归一化层，而不是像之前那样直接与卷积层叠加，以避免有用的信息被洗掉，正如许多图像质量增强研究中所声称的那样。在几个合成基准数据集和NTIRE 2020真实世界图像上的大量实验表明，我们提出的HardGAN在PSNR、SSIM、LPIPS和个人主观评价方面优于最先进的方法。 1.主要贡献
New https://pypi.org/project/ultralytics/8.3.163 available  Update with 'pip install -U ultralytics' Ultralytics 8.3.162  Python-3.10.18 torch-2.6.0 cu124 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 3070, 7747MiB) Traceback (most recent call last): File "/home/a305/anaconda3/envs/lysenv/lib/python3.10/site-packages/ultralytics/engine/trainer.py", line 607, in get_dataset data = check_det_dataset(self.args.data) File "/home/a305/anaconda3/envs/lysenv/lib/python3.10/site-packages/ultralytics/data/utils.py", line 463, in check_det_dataset raise FileNotFoundError(m) FileNotFoundError: Dataset 'VisDroneSOT.yaml' images not found, missing path '/home/a305/PycharmProjects/PythonProject/hxj/datasets/datasets/VisDrone2019-SOT/val/seqs' Note dataset download directory is '/home/a305/PycharmProjects/PythonProject/hxj/datasets'. You can update this in '/home/a305/.config/Ultralytics/settings.json' The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "/home/a305/PycharmProjects/PythonProject/hxj/visdrone/train.py", line 21, in <module> train_model() File "/home/a305/PycharmProjects/PythonProject/hxj/visdrone/train.py", line 8, in train_model results = model.train( File "/home/a305/anaconda3/envs/lysenv/lib/python3.10/site-packages/ultralytics/engine/model.py", line 793, in train self.trainer = (trainer or self._smart_load("trainer"))(overrides=args, _callbacks=self.callbacks) File "/home/a305/anaconda3/envs/lysenv/lib/python3.10/site-packages/ultralytics/engine/trainer.py", line 153, in __init__ self.data = self.get_dataset() File "/home/a305/anaconda3/envs/lysenv/lib/python3.10/site-packages/ultralytics/engine/trainer.py", line 611, in get_dataset raise RuntimeError(emojis(f"Dataset '{clean_url(self.args.data)}' error ❌ {e}")) from e RuntimeError: Dataset 'VisDroneSOT.yaml' error ❌ Dataset 'VisDroneSOT.yaml' images not found, missing path '/home/a305/PycharmProjects/PythonProject/hxj/datasets/d
07-11
这种错误通常表现为 `Dataset 'xxx.yaml' images not found` 或 `FileNotFoundError` 等提示信息。以下是一些排查和修复方法： ### 检查数据集配置文件中的路径 确保 `.yaml` 配置文件（如 `VisDroneSOT.yaml`）中...
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