NOD (Night Object Detection)

这是一个高质量的大规模夜间目标检测 (NOD) 数据集，针对低光目标检测的户外图像。该数据集包含超过 7K 图像和 46K 注释对象（带有边界框），它们属于以下类别：人、自行车和汽车。这些照片是在傍晚时分在街上拍摄的，因此所有图像都呈现出不同程度的低光照条件。

This is a high-quality large-scale Night Object Detection (NOD) dataset targeting low-light object detection with outdoor imagery. It contains over 7,000 images and 46,000 annotated objects with bounding boxes, falling into three categories: person, bicycle, and car. These images were captured on urban streets at dusk, thus exhibiting varying degrees of low-light conditions.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

NOD是一个高质量的大规模夜间目标检测数据集，专门针对低光环境下的户外图像，包含超过7,000张图像和46,000个注释对象，覆盖人、自行车和汽车三个类别。所有图像均在傍晚时分的低光照条件下拍摄，旨在支持极端低光条件下的目标检测研究。该数据集由台湾大学于2021年发布，基于相关学术论文，适用于计算机视觉和目标检测领域的应用。