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  • 该数据集是与学术项目协调使用的公共推特更新的集合,用于研究与推特相关的地理定位数据。训练集包含 115,886 个 Twitter 用户和来自用户的 3,844,612 个更新。用户的所有位置都在美国以城市级粒度进行自我标记。测试集包含 5,136 个 Twitter 用户和来自用户的 5,156,047 条推文。用户的所有位置都是从他们的智能手机以“UT:纬度,经度”的形式上传的。   Plea

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    数据集大小 404.56 MB
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  • 本数据集收集了来自身体各部位的X光图片。

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    数据集大小 200.15 MB
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  • 数据集介绍:宜家 ASM 数据集是装配任务的多模式和多视图视频数据集,可对人类活动进行丰富的分析和理解。 它包含 371 个家具组件样本及其真实注释。 每个样本包括 3 个 RGB 视图、一个深度流、原子动作、人体姿势、对象片段、对象跟踪和外部相机校准。 此外,我们在指定的 github 存储库中提供用于数据处理的代码,包括深度到点云的转换、表面法线估计、可视化和评估。If you use the

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    数据集大小 20907.03 MB
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  • 本数据集共有 1224 张图像来自四个公共图像数据集:COCO、VOC07、ImageNet 和 SUN。Amazon Mechanic Turk 工作人员将每个图像标记为包含 0、1、2、3 或 4 个以上的显着对象。可以在imgIdx.mat中找到此标签信息以及边界框注释,一个存储图像信息的matlab结构数组。MSO 数据集是 SOS 数据集测试集的子集。波士顿大学的团队删除了一些显着对象严

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    数据集大小 344.3 MB
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  • 数据集介绍: 多人姿态估计是许多计算机视觉任务的基础,近年来取得了重大进展。然而,以前很少有方法研究拥挤场景中的姿态估计问题,而在许多场景中,这仍然是一个具有挑战性和不可避免的问题。此外,目前的基准无法对此类案件进行适当评估。在本文中,我们提出了一种新的有效方法来解决人群中的姿势估计问题,并提出了一个新的数据集来更好地评估算法。   Citation If you find our works u

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    数据集大小 2300.85 MB
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  • 该数据集来自 Bosch Small Traffic Lights Dataset,是一个用于基于视觉的交通信号灯检测的准确数据集。该数据集包含 13427 个摄像机图像,分辨率为 1280x720 像素,并包含大约 24000 个带注释的交通信号灯。 注释包括交通灯的边界框以及每个交通灯的当前状态(活动灯)。相机图像以使用红色-清晰-清晰-蓝色滤镜拍摄的原始 12 位 HDR 图像和重建的 8

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    数据集大小 35213.45 MB
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  • 数据集介绍: 现有的人体姿势数据集包含有限的身体部位类型。MPII 数据集标注了脚踝、膝盖、臀部、肩膀、肘部、手腕、颈部、躯干和头顶,而 COCO 还包括一些面部关键点。对于这两个数据集,足部注释仅限于脚踝位置。然而,图形应用程序(例如头像重定向或 3D 人体形状重建)需要足部关键点,例如大脚趾和脚跟。在没有足部信息的情况下,这些方法会遇到诸如糖果包装效果、地板穿透和足部滑冰等问题。为了解决这些问

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    数据集大小 19097.27 MB
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  • ContextThe CAT dataset includes over 9,000 cat images. For each image, there are annotations of the head of cat with nine points, two for eyes, one for mouth, and six for ears.ContentThe annotation da

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    数据集大小 4133.27 MB
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  • 我们提供了 MIT DriveSeg 数据集,这是一个大规模的驾驶场景分割数据集,为 5,000 个视频帧中的每个像素和每个像素都进行了密集注释。这个数据集是一个面向前的逐帧像素级语义标记数据集,该数据集是在连续白天驾驶通过拥挤的城市街道时从移动的车辆捕获的。该数据集的目的是允许探索时间动态信息的价值,以便在动态的真实操作环境中进行全场景分割。

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    数据集大小 3052.95 MB
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  • 数据集介绍该数据集专注于在各种人群和复杂事件中进行非常具有挑战性和现实性的以人为中心的分析任务,包括地铁上下车、碰撞、战斗和地震逃生。并且具有大规模和密集注释的标签,涵盖了以人为中心的分析中的广泛任务。Cite as:arXiv:2005.04490[cs.CV] (orarXiv:2005.04490v5[cs.CV]for this version) https://doi.org/10.48

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    数据集大小 1681.18 MB
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