超级会员免费看
本文介绍了15个目标检测数据集，包括BAAI-VANJEE的多传感器融合数据，Bamboo的超大规模图像分类与检测，BigDetection的大规模基准，IIIT-AR-13K的图形对象检测，以及Kitchen Scenes、MobilityAids等，涵盖了建筑、植物病害、车内监控、输电塔检测、农业识别、历史文献布局等多个领域的应用。
文章目录
- 一、BAAI-VANJEE
- 二、Bamboo
- 三、BigDetection
- 四、IIIT-AR-13K
- 五、Kitchen Scenes
- 六、MobilityAids
- 七、PlantDoc
- 八、SpaceNet 2 (SpaceNet 2: Building Detection v2)
- 九、TICaM (Time-of-flight In-car Cabin Monitoring)
- 十、TTPLA (Transmission Towers and Power Lines (TTPLA))
- 十一、CropAndWeed Dataset
- 十二、HJDataset
- 十三、MOR-UAV
- 十四、ReDWeb-S
- 十五、SoccerDB
一、BAAI-VANJEE
BAAI-VANJEE 是一个用于基准测试和训练各种计算机视觉任务（例如 2D/3D 对象检测和多传感器融合）的数据集。 BAAI-VANJEE路边数据集由放置在路边约4.5m高的VANJEE智能基站采集的激光雷达数据和RGB图像组成。 该数据集包含2500帧LiDAR数据，5000帧RGB图像，其中20%是同时采集的。 它还包含 12 类对象、74K 3D 对象注释和 105K 2D 对象注释。
二、Bamboo
Bamboo 数据集是一个超大规模、信息密集的数据集，用于分类和检测预训练。 它建立在集成 24 个公共数据集（例如 ImagenNet、Places365、Object365、OpenImages）的基础上，并通过主动学习添加了新的注释。 Bamboo 拥有 69M 个图像分类注释和 32M 个对象边界框。
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
1210
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
