目标检测经典数据集__深度学习

数据集：PASCAL VOC,ImageNet,MS COCO等数据集。

 

PASCAL VOC数据集：包含约10,000张带有边界框的图片用于训练和验证。含有20个类别。具体包括

• Person: person
• Animal: bird, cat, cow, dog, horse, sheep
• Vehicle: aeroplane, bicycle, boat, bus, car, motorbike, train
• Indoor: bottle, chair, dining table, potted plant, sofa, tv/monitor

注：由于类别仅20个，因此被看成目标检测方向的一个基准数据集

VOC数据集介绍以及下载链接：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/

 

ImageNet数据集：是一个计算机视觉系统识别项目，是目前世界上图像识别最大的数据库，是美国斯坦福的计算机科学家，模拟人类的识别系统建立的。ImageNet数据集是按照WordNet架构组织的大规模带标签图像数据集。大约1500万张图片，2.2万类，每张都经过严格的人工筛选与标记。ImageNet类似于图片所有引擎。

其中，包括边界框的目标检测数据集，训练数据集包括500,000张图片，属于200类物体。由于数据集太大，训练所需计算量很大；类别数较多；造成了很少使用和目标检测的难度也很大。

ImageNet数据集介绍以及下载链接：http://www.image-net.org/

 

MS COCO数据集：是微软公司建立的数据集。对于目标检测任务，COCO包含80个类别，每年大赛的训练和和验证集包含120,000张图片，超过40,000张测试图片。

• Person#1：person
• Vehicle#8：bicycle,car,motorcycle,airplane,bus,train,truck,boat
• Outdoor#5：traffic light, firh ydrant, stop sign, parking meter, bench
• Animal#10：bird,cat, dog, horse, sheep, cow, elephant, bear, zebra, giraffe
• Accessory#5：backpack, umbrella, handbag, tie, suitcase
• Sport#10：frisbee, skis, snowboard, sports ball, kite, baseball bat , baseball glove, skateboard, surfboard, tennis racket
• Kitchen#7：bottle, wine glass, cup, fork, knife, spoon, bowl
• Food#10：banana, apple, sandwich, orange, broccoli, carrot, hot dog, pizza, donut, cake
• Furniture#6: chair, couch, potted plant, bed, dining table, toilet
• Electronic#6：tv, laptop, mouse, remote, keyboard, cell phone
• Appliance#5：microwave, oven, toaster, sink, refrigerator
• Indoor#7：book, clock, vase, scissors, teddy bear, hair drier, toothbrus

MS COCO数据集介绍以及下载链接：http://cocodataset.org/#home