深度学习数据集MNIST ImageNet COCO PASCAL VOC介绍

最新推荐文章于 2025-07-10 09:44:41 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习 数据集
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/daydayup_668819/article/details/70226787
本文介绍了四个深度学习领域的重要数据集：MNIST手写数字识别，ImageNet大规模物体分类，COCO用于对象识别、分割和字幕的丰富数据集，以及PASCAL VOC的视觉对象分类和检测。这些数据集对于深度学习算法的训练和评估起着关键作用。

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【深度学习公开数据集】想学深度学习的宝子们往这儿看啦！提供最全的公开数据集地址和介绍
985小水博的摸鱼日常
09-14 1547
【深度学习公开数据集】学习笔记
神经网络与深度学习（3）常用数据集与深度学习视觉应用
HIT_ZYB的博客
04-21 1199
神经网络与深度学习（3）常用数据集与深度学习视觉应用
计算机视觉常用数据集总结：包括MS COCO、ImageNet、VOC、人脸识别、行人检测等
Tiger数学之家的博客
08-30 8061
本篇博文主要对目前公开的计算机视觉常用数据集进行总结。 1.PASCAL VOC（权威鼻祖） PASCAL VOC是一个图像集，由Mark Everingham (University ofLeeds)、Luc van Gool (ETHZ, Zurich)等人创立，有1.7W+张图片，分为20类。PASCALVOC竞赛也是计算机视觉竞赛的鼻祖，从2005年到2012年一共举办了8届，包含了物...
深度学习-【目标检测】学习笔记 COCO数据集介绍及pycocotools简单使用
小威的博客
09-29 533
对于我们自己训练来说，只需要使用训练集和验证集就可以了。（因为一般来说验证集和测试集的分布是一样的）iscrowd参数只有0或1两种情况，一般0代表单个对象，1代表对象集合。x和y是bbox左上角的坐标，w和h对应bbox的宽度和高度。一般只有在大型比赛中才会使用测试集。
目标检测数据集（coco格式转换为voc，以PCB数据为例)
最新发布
qq_30190551的博客
07-10 369
VOC数据集全称Visual Object Classes(视觉对象类别)数据集，是一个广泛应用于计算机视觉领域的数据集，特别是在目标检测、图像分割和图像分类等任务中。VOC数据集最初由英国牛津大学的计算机视觉小组创建，并在PASCAL VOC挑战赛中使用，该数据包含大量的带有标注信息的图像，用于训练和评估图像识别算法。COCO（Common Objects in Context）数据集是一个大型的、丰富的图像数据集，广泛用与计算机视觉领域，特别是目标检测、分割、姿态估计和图像标题生成等任务。
深度学习目标检测入门COCO数据集
qq_54206667的博客
08-13 1821
(str orstringroot 参数为图像所在的目录 annFile为标注文件所在的路径val2017:包含 COCO数据集2017 验证集 内容为图片 1Gcounts:如果"counts"为 [3,2,1,4]，则表示：3个背景像素2个前景像素1个背景像素4个前景像素。
【深度学习】COCO数据集格式和PASCAL VOC数据格式
Orthrus19的博客
03-27 1155
介绍PASCAL VOC和COCO基本格式
深度学习——COCO全身关键点提取部分指定的关键点
weixin_50727642的博客
04-08 1335
提取COCO全身关键点的指定部分关键点，并按照指定顺序排列关键点，得到yolov8可用的训练txt
深度学习数据集资源汇总
01-17
这些数据集对于开发和测试深度学习模型至关重要，比如ImageNet用于图像分类，MNIST和CIFAR-10用于图像识别的入门实践，以及Wikipedia语料库和GLUE用于语言模型的训练。 "行人检测.docx"则专注于行人检测，这是自动...
部分常见数据集整理与使用（MNIST,CIFAR,Pascal VOC...）
dexterod的博客
03-07 1701
声明：笔者整理了过去用过的部分数据集，部分文字和图片来源已遗忘，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢~！ 1. MNIST 1.1 数据集介绍        MNIST是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。 2.2 官网及下载 &...
计算机视觉Imagenet、COCO等各数据集精度TOP排行
suprem_Gfox的博客
07-27 6861
图像处理模型精度排行
coco2017數據集所有文件
12-11
裏面是2017年coco數據集，包括圖片和標注文件json,下載速度較快
【深度学习目标检测常用的评价指标以及coco数据集的评价指标】
是小武呀
07-16 6478
【深度学习目标检测常用的评价指标】目标检测的数据集类型目标检测中的评价指标 目标检测的数据集类型 目标检测数据集有： 1、 PASCAL VOC数据集是目标检测的常用数据集（较早出现） , 包含两个主要版本：VOC 2007和VOC 2012，该数据集可以提供20个目标类别。 2、MS COCO数据集 MS COCO数据集是Microsoft赞助的一个多功能数据集，可用于目标检测、分割和场景理解。MS COCO数据集中的图像主要从复杂的日常场景中截取，包括30多万张影像和大约250万个目标标注，
将MNIST的手写数字识别转化为使用yolov5训练的模型
c99774的博客
01-23 1256
把MNIST数据集转化为VOC数据集基本上大功就快告成了，后面就是划分数据集、修改数据集路径使用train.py训练模型、使用测试数据通过运行detect.py来测试训练好的模型。但是由于是直接从MNIST数据集转化为VOC数据集的，图片都是没有画框的，而且在这些图片的对应的.txt文件中xy的中心点都是0，框的长度也都是1，这很明显是会出现下面的结果。而yolov5又是当前较为流行的算法，刚好有个作业是要改进上面的模型，于是使用yolov5算法来训练手写数字识别的模型。这也说明了模型的鲁棒性不够强。
从VOC,ImageNet,COCO,OpenImage等数据集中挑选自己需要的类别数据
007的博客
12-20 4183
VOC,ImageNet,COCO,OpenImage是CV行业常用的开源数据集，其中VOC比较古老了，ImageNet名气最响，种类和图片量较多，OpenImage种类和图片量最大，COCO介于他们之间吧。很多时候我们并不需要这些数据集中的所有数据，而是其中一小部分，因此需要从原始数据中挑选出自己需要的类别数据，下面就来我在这些数据集合中挑选我需要类别的一点小结。 首...
python实现abalone数据集分类_用卷积神经网络实现MNIST数据集分类
weixin_39912250的博客
11-23 438
在这节的内容中，我们用之前讲述的内容来搭建一个比较简单的卷积神经网络，实现MNIST手写数字体数据集的图片分类。 我们给出本次实验的CNN网络参数配置如下： 原始数据：输入为[28,28]，输出为[1,10] 卷积核1：[5,5]，32个特征 -->28*28*32 池化核1：[2,2]，最大池化 -->14*14*32 卷积核2：[5,...
目标检测 常见公开数据集 COCO && PASCAL、性能指标 AP && mAP
magic_ll的博客
03-17 3204
PASCAL VOC 挑战在2005年 至 2012年间展开。 该数据集中有20个分类。该数据集包含11530张用于训练和验证的图像，其中感兴趣区域有27450个标定。以下是数据集中的20个分类： 人：人 动物：鸟、猫、牛、狗、马、羊 车辆：飞机、自行车、船、巴士、汽车、摩托车、火车 室内：瓶、椅子、餐桌、盆栽植物、沙发、电视/检测器 每个图像平均有2.4个目标 ...
imagenet数据集和coco数据集的一点区别
qinglv1的博客
01-23 6196
针对分类和检测任务的一点区别(自己的一点愚见，如有不对请指正) imagenet数据集主要是用来做分类任务，对于某一张图片里面的多个物体，它的发呢类只是归属于某一个物体，只是对于某个物体做的分类。只是对图片里面主要的物体做分类，因为分类不能去做检测，单纯的分类网络只能做单分类。若想多分类，则需要加上检测的网络分支才可以。imagenet里面的用于检测任务的数据集比较小。 coco数据集，主要用...
imagenet、voc、cocolabel名称
hzhj的博客
11-27 724
imagenet数据1000个label列表 voc数据共20个label self._classes = ('__background__', # always index 0,之后的id按照顺序递增 'aeroplane', 'bicycle', 'bird', 'boat', 'bottle',...
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