Large-scale Scene Understanding (LSUN) 竞赛

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本文提供了LSUN组织者的相关信息链接，LSUN是一个关注于计算机视觉领域的研究项目和技术交流平台。
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LSUN数据集（Large-Scale Scene Understanding）
不务正业的猿
06-03 2397
使用深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）时，用户可以按照框架的API文档读取训练图像和标签，进行模型的训练和测试。该数据集的设计初衷是为了满足深度学习和计算机视觉研究对大规模、多样性图像数据的需求，以训练出更准确、更强大的视觉模型。LSUN数据集中的图像通常以LMDB格式存储，这是一种高效的键值存储数据库格式，适用于大规模图像数据的存储和检索。用户需要注册账号并登录后，方可获取下载链接。LSUN数据集中的图像均为高分辨率，能够捕捉到更多的细节信息，有助于模型进行更精确的场景理解。
一些SVHN、CIFAR10、OMNI、LSUN、TIM的示例图像及介绍（chatGPT）
m0_37833297的博客
03-23 529
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LSUN数据集(bedroom子集)
04-27
LSUN数据集(bedroom),文件中包含百度网盘提取码。LSUN是一个比较有特色的大规模数据集，相对ImageNet而言，分类更丰富，不仅有物体分类，还有场景分类。
LSUN数据集(dining_room子集)
04-27
类似ImageNet的大规模数据集，相对ImageNet,LSUN分类更丰富，不仅有物品分类，也要场景分类，下载文件内附百度云盘提取码。
Large-scale Scene Understanding (LSUN)
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06-18 335
Large-scaleSceneUnderstanding(LSUN) http://lsun.cs.princeton.edu/#organizers http://sunw.csail.mit.edu/ 下载数据了，还没来得及用呢，没想好怎么用，数据也没看，因为是lmdb格式的，不能直接看。 转载于:https://www.cnblogs.com/jianyin...
【阅读笔记】ScanComplete: Large-Scale Scene Completion and Semantic Segmentation for 3D Scans
h1063135843的博客
08-22 1150
任务描述 对不完整的扫描场景进行补全，同时进行语义分割。 动机 由于遮挡和传感器测距限制，扫描时只能获取部分、不完整的场景。传统方法（泊松重建等）主要通过拟合或者连续能量函数优化的方式填补小空洞，而对大范围的缺失（如墙体，椅子的脚）则无能为力。大范围的缺失处理方案主要有考虑物体对称性，结构化重建以及CAD模型回溯的方法。 然后就是基于深度学习的方法了，目前的学习方法只能处理固定大小的场景，因此都是针对单帧或者是物体的补全。本文就主要解决大场景的补全问题。为此选择了使用全卷积网络（FCN,full
LSUN-church测试数据集
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LSUN全称为Large Scale Scene Understanding，它包含多个场景类别，而“church”则是其中一个子集，专门聚焦于教堂的图像。 LSUN数据集的特点在于其规模宏大，提供了大量的高质量图像，这对于训练复杂的深度学习...
LSUN models介绍
06-11
LSUN（Large-Scale Scene Understanding）是一个大规模场景理解的数据集，包括场景分类、场景属性、室内场景还原和场景生成等任务。同时，LSUN还提供了一些预训练模型，用于各种场景理解任务的研究和应用。 LSUN...
SUN dataset图像数据集下载
weixin_30247159的博客
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SUN dataset数据集，有两个不错的网址： http://vision.princeton.edu/projects/2010/SUN/ （普林斯顿大学） http://groups.csail.mit.edu/vision/SUN/ （麻省理工学院） 普林斯顿大学的SUN数据集主页： SUN Database: Scene Categorization Benchmark ...
LSUN数据集入门
牛肉胡辣汤
10-17 3605
LSUN数据集由斯坦福大学计算机视觉实验室创建，旨在为大规模场景理解问题提供数据支持。该数据集包含了来自多个真实场景的图像，涵盖了室内、室外、日常生活等多个类别。大规模图像数目：LSUN数据集包含了数百万张高分辨率图像，可用于训练和测试深度学习模型。多个场景类别：LSUN数据集涵盖了多个场景类别，如卧室、客厅、厨房、街道、教室等。这使得LSUN数据集可以在不同场景下进行图像理解的研究。丰富的标注信息：LSUN数据集中的每个图像都有相关的标注信息，如场景类别、图像坐标、对象边界框等。
LSUN数据集（包括论文和kitchen子集）
04-27
类似ImageNet的大规模数据集，相对ImageNet,LSUN分类更丰富，不仅有物品分类，也要场景分类，下载文件内附百度云盘提取码。
lsun-room:[ICPR 2018]从单个图像估计室内场景布局
05-04
从单个图像进行室内场景布局估计 纸 。 ，，，清大。 国际模式识别会议（ICPR），2018年。 公开阅读 。 引文 如果您认为这项工作有用，请使用以下BibTeX条目。 @inproceedings { lin2018layoutestimation , Author = { Hung Jin Lin and Sheng-Wei Huang and Shang-Hong Lai and Chen-Kuo Chiang } , Title = { Indoor Scene Layout Estimation from a Single Image } , Booktitle = { 2018 24th International Conference on Pattern Recognition (ICPR) } , Year = { 2018 } }
lsun:LSUN数据集文档和演示代码
04-13
LSUN 请检查以获取有关数据集的更多信息。 数据发布 一类中的所有图像都存储在一个lmdb数据库文件中。 每个条目的值是jpg二进制数据。 我们调整所有图像的大小，使较小的尺寸为256，并以质量75压缩jpeg中的图像。 引用LSUN 如果您发现LSUN数据集对您的研究有用，请考虑引用： @article{yu15lsun, Author = {Yu, Fisher and Zhang, Yinda and Song, Shuran and Seff, Ari and Xiao, Jianxiong}, Title = {LSUN: Construction of a Large-scale Image Dataset using Deep Learning with Humans in the Loop}, Journal = {arXiv preprin
tensorflow 数据集
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1、关于tf数据集 需要加入tf.enable_eager_execution() import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() import tensorflow_datasets as tfds import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #...
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LSUN数据集 类似ImageNet的大规模数据集，最早出自这篇论文： 《LSUN: Construction of a Large-Scale Image Dataset using Deep Learning with Humans in the Loop》 这个数据集借助深度学习自动标注图片，相比ImageNet, 其标注更丰富，不仅有图片中主要物体的标注，还有场景标注。 其中场景标注是...
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LSUN= Large-scale Scene Understanding (LSUN) 竞赛（大规模场景理解）http://lsun.cs.princeton.edu/2017/
LSUN数据集、FFHQ数据集 迅雷网盘、百度网盘分享（所有子集）
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1.LSUN 数据集下载 数据集下载地址：http://dl.yf.io/lsun/objects/，我下载的是cat数据集 下载之后如下所示： 解压之后如下图所示： 2.开始读取 从github下载data读取的python代码： https://github.com/fyu/lsun 然后在anaconda下运行代码： 以下是相对路径形式： python data.py export ./data --out_dir ./lsun/cat --flat 注意这里的路径./data表示data文
stable-diffusion的lsun.py作用
06-12
`stable-diffusion` 是一个用于自回归生成模型的 PyTorch 实现，其中 `lsun.py` 是其中的一个数据加载器，用于加载 LSUN 数据集。 具体来说，`lsun.py` 主要实现了以下功能： 1. 对 LSUN 数据集进行预处理：包括将图像大小调整为指定大小，进行中心裁剪等操作，以便后续的训练和测试。 2. 加载 LSUN 数据集：将预处理后的图像数据加载到内存中，以便后续的训练和测试。 3. 对图像数据进行随机翻转和归一化：在训练过程中，对图像进行随机翻转可以增加数据的多样性，对图像进行归一化可以使得数据的分布更加平稳，有利于训练模型。 4. 将图像数据转换为 PyTorch 的 Tensor 格式：在训练过程中，PyTorch 的 Tensor 格式是必须的，因此需要将图像数据转换为 PyTorch 的 Tensor 格式。 通过 `lsun.py` 数据加载器，我们可以方便地加载 LSUN 数据集，并进行预处理和数据增强等操作，以便用于训练和测试自回归生成模型。
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