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  • 数据集介绍: 数据来自 Lytro Illum,捕获为 40MP 图像,然后转换为 5MP RGB+D 图像。 第二个数据集来自 Lenovo Phab2(Project Tango),它利用双图像传感器重新创建大型 3D 结构的点云。这些以 .ply 和 .obj 数据集的形式提供  

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    数据集大小 361.99 MB
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  • UCB的全天候全光照大型数据集,包含1,100小时的HD录像、GPS/IMU、时间戳信息,100,000张图片的2D bounding box标注,10,000张图片的语义分割和实例分割标注、驾驶决策标注和路况标注。官方推荐使用此数据集的十个自动驾驶任务:图像标注、道路检测、可行驶区域分割、交通参与物检测、语义分割、实例分割、多物体检测追踪、多物体分割追踪、域适应和模仿学习。

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    数据集大小 7776.45 MB
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  • 该数据集是麻省理工学院提供的原始数据。室内场景识别是高层次视觉中一个具有挑战性的开放性问题。 大多数适用于室外场景的场景识别模型在室内领域表现不佳。主要困难在于,虽然一些室内场景(例如走廊)可以通过全局空间属性很好地表征,但其他的(例如书店)可以通过它们包含的对象更好地表征。 更一般地说,为了解决室内场景识别问题,我们需要一个可以利用局部和全局判别信息的模型。   该数据库包含 67 个室内类别,

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    数据集大小 2391.1 MB
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  • 此数据集使用 TensorFlow 训练图像识别模型以查找任何关于图片和视频。 内容 您会发现大约 1,500 张不同大小的船图片,但按不同类型分类:浮标、游轮、渡船、货船、贡多拉、充气船、皮划艇、纸船、帆船。 致谢

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    数据集大小 842.28 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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  • Description加州理工学院行人数据集由大约 10 小时的 640x480 30Hz 视频组成,该视频取自在城市环境中通过常规交通行驶的车辆。 注释了大约 250,000 帧(在 137 个大约分钟长的片段中),总共 350,000 个边界框和 2300 个独特的行人。 注释包括边界框和详细的遮挡标签之间的时间对应关系ReferencesP. Dollár, C. Wojek, B. Sc

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    数据集大小 2028.78 MB
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  • 数据集介绍:作者们提供了一个立体图像对数据集,适用于上身人的立体人体姿态估计。 SHPED 由 630 个立体图像对(即 1260 个图像)组成,分为 42 个视频片段,每个片段 15 帧。 这些剪辑是从 26 个立体视频中提取的,这些视频是从 YouTube 获得的,标签为 yt3d:enable = true。 此外,SHPED 包含 1470 条火柴人上身注释,对应于 49 个人根据这些条件

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    数据集大小 189.14 MB
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  • 城市景观数据(数据集主页)包含从德国驾驶的车辆中拍摄的标记视频。此版本是作为 Pix2Pix 论文的一部分创建的已处理子样本。数据集包含来自原始视频的静止图像,语义分割标签与原始图像一起显示在图像中。这是语义分割任务的最佳数据集之一。   该数据集有 2975 个训练图像文件和 500 个验证图像文件。 每个图像文件为 256x512 像素,每个文件是与图像左半部分的原始照片以及右半部分的标记图像

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    数据集大小 201.14 MB
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  • 自 2005 年以来,整体幸福感正在下降,而悲伤和愤怒等负面情绪却在上升。更糟糕的是,越来越多的年轻人患有精神疾病、成瘾及其后果。在某种程度上,这是可以理解的。如今,在世界上发生的一切事情中,很难在精神上维持生计。难怪我们可以解决最轻微的问题。但是我们会因为不知道如何处理这一切而感到难过,并且会更深地陷入不快乐。本数据集收集了排名前33名的关于幸福的书籍、评论和引用。  

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