计算机视觉领域常用数据集汇总(持续更新)

最新推荐文章于 2022-07-15 21:38:16 发布
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分类专栏： 数据集汇总 文章标签： 计算机视觉 人工智能 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mathlxj/article/details/104443047
本文分享了作者入坑计算机视觉两年来收集的各种数据集资源，包括人脸、服装、物体检测等多个领域，旨在为同行提供丰富的研究资料。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

入坑CV两年以来收藏的数据集网址或博文，与大家分享，欢迎评论区补充。

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【图像超分】SR常用数据集的下载、处理、使用、说明、文件结构、参考文献引用（持续更新）
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
05-16 247
本文介绍了超分辨率重建领域常用的训练集和测试集，重点描述了DIV2K和DF2K数据集的结构、下载方式及处理流程。DIV2K包含800张训练图像，通常与Flickr2K结合形成DF2K数据集，共3450张图像。处理后的图像块用于训练，文件结构清晰。测试集包括Set5、Set14、BSD100、Urban100和Manga109，提供了下载链接和引用信息。文章还提到不同裁剪方式对指标的影响，建议使用原版benchmark以确保公平比较。
开源计算机视觉库OpenCV详解
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计算机视觉常用数据集（不定期更新）
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计算机视觉常用数据集目录1. MNIST2. Kaggle网站“Dogs vs. Cats” 目录 1. MNIST 链接：https://pan.baidu.com/s/1fp3E279lOOwcx_Zq62-iaQ 提取码：p3tb 2. Kaggle网站“Dogs vs. Cats” 链接：https://pan.baidu.com/s/1ZfjfBCRjTU4Q1j5ST-k8wQ 提取码...
计算机视觉中常用数据集介绍
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WallFlower dataset: 用于评价背景建模算法的好坏. Ground-truthforeground provided.Foreground/Background segmentation and Stereodataset: from Microsoft Cambridge.VISOR: Video Surveillance Online Repositiory:大量的视频和路面实...
计算机视觉数据集不完全汇总
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01-21 90
https://github.com/memect/hao/blob/master/awesome/computer-vision-dataset.md 转载于:https://www.cnblogs.com/donaldlee2008/p/8323943.html
数据集汇总数据集汇总数据集汇总
03-14
- **深度学习数据集收集网站**：这些网站提供各种深度学习所需的训练数据，如CIFAR-10和CIFAR-100，它们是计算机视觉领域常用的图像分类数据集。 - **雅虎Flickr数据集**：包含大量图片，用于图像分析、识别和分类...
深度学习、机器学习数据集资源汇总
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2. 工业数据集汇总：开源工业缺陷数据集汇总，持续更新中（已更新 28个） - 知乎：该数据集提供了大量的工业数据，包括工业缺陷、产品检测等任务。 3. 医疗数据集汇总：GitHub - linhandev/dataset: 医学影像数据集...
目标检测是计算机视觉领域中的一项核心技术，它结合了深度学习技术来识别和定位图像或视频中的多个对象
03-18
目标检测作为计算机视觉领域中的关键技术之一，近年来在深度学习的推动下取得了显著进展。无论是从理论基础还是实际应用层面来看，目标检测技术都展现出了巨大的潜力和发展空间。未来，随着硬件设备的不断升级以及...
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数字图像处理常用数据集CBSD68，68张彩色图，大小不一。 预览：https://blog.youkuaiyun.com/iteapoy/article/details/86062640
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09-04
用于检测图像去噪算法的数据图片，共有68张彩色图，都是用于检测去噪能力的经典图片，是做图像去噪的标准图像库。图片类型涉及到景物，人物，动态的，静态的都有。
Makeup Transfer(MT)数据集
02-08
Makeup Transfer(MT)数据集，用于妆容迁移模型使用，是BeautyGan模型的源数据，目前官网已经失效。
UTKinect-Action数据库中xml数据读取成mat文件
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matlab环境下，将UTKinect-Action数据库中xml数据读取成mat文件
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MM2018/风格迁移-Style Separation and Synthesis via Generative Adversarial Networks通过生成性对抗网络进行风格分离和合成
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在本文中，我们提出了风格分离和合成生成对抗网络（S3-GAN），以同时实现特定类别的对象照片的风格分离和风格合成。基于目标照片位于流形上，且内容和样式独立的假设，我们使用S3-GAN在流形和潜在向量空间之间建立映射，以分离和合成内容和样式。S3-GAN由编码器网络、生成器网络和对抗网络组成。
公开人脸识别数据集
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[论文笔记]弱监督条件下基于相似性条件学习的服饰搭配生成
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首先，用户查询是：“我想查找与建筑相关的数据集 请问建筑领域常用数据集 数据集下载 建筑信息建模数据集”。这翻译成英文是：“I want to find datasets related to architecture. What are the common datasets ...
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