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收藏ShapeNet
ShapeNet 是由斯坦福大学、普林斯顿大学和美国芝加哥丰田技术研究所的研究人员开发的大型 3D CAD 模型存储库。该存储库包含超过 3 亿个模型,其中 220,000 个模型被分类为使用 WordNet 上位词-下位词关系排列的 3,135 个类。 ShapeNet Parts 子集包含 31,693 个网格,分为 16 个常见对象类(即桌子、椅子、平面等)。每个形状基本事实包含 2-5 个部分(总共 50 个部分类)。
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URPC系列数据集, S-URPC2019, UDD
URPC系列数据集包括URPC2017至URPC2020DL,主要用于水下目标的检测和分类。S-URPC2019专注于水下环境的特定检测任务。UDD数据集信息未在README中详细描述。
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PASCAL VOC 2007
这个挑战的目标是从现实场景中的许多视觉对象类别中识别对象(即不是预先分割的对象)。它基本上是一个监督学习问题,因为它提供了一组标记图像的训练集。已选择的 20 个对象类别是: 人:人 动物:鸟、猫、牛、狗、马、羊 交通工具:飞机、自行车、船、公共汽车、汽车、摩托车、火车 室内:瓶子、椅子、餐桌、盆栽、沙发、电视/显示器 将有两个主要比赛和两个较小规模的“品酒师”比赛。内容:提供的训练数据由一组图像组成;每个图像都有一个注释文件,为图像中存在的 20 个类别之一中的每个对象提供一个边界框和对象类别标签。请注意,来自多个类的多个对象可能出现在同一图像中。
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LOL (LOw-Light dataset)
LOL 数据集由 500 个低光和正常光图像对组成,分为 485 个训练对和 15 个测试对。低光图像包含照片捕获过程中产生的噪声。大多数图像是室内场景。所有图像的分辨率均为 400×600。
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Kaggle Titanic
该数据集包含了泰坦尼克号乘客的信息,包括乘客的年龄、性别、船舱等级、是否幸存等。主要用于机器学习中的分类任务,预测乘客是否幸存。
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