数据集介绍:Penn Action Dataset(宾夕法尼亚大学)包含 15 个不同动作的 2326 个视频序列以及每个序列的人类联合注释。ReferenceIf you use our dataset, please cite the following paper:Weiyu Zhang, Menglong Zhu and Konstantinos Derpanis, "From Actem
数据集介绍:
Penn Action Dataset(宾夕法尼亚大学)包含 15 个不同动作的 2326 个视频序列以及每个序列的人类联合注释。
If you use our dataset, please cite the following paper:
Weiyu Zhang, Menglong Zhu and Konstantinos Derpanis, "From Actemes to Action:
A Strongly-supervised Representation for Detailed Action Understanding"
International Conference on Computer Vision (ICCV). Dec 2013.
The dataset is organized in the following format:
/frames ( all image sequences )
/0001
000001.jpg
000002.jpg
...
/0002
...
/labels ( all annotations )
0001.mat
0002.mat
...
/tools ( visualization scripts )
visualize.m
...
The image frames are located in the /frames folder. All frames are in RGB. The resolution of the frames are within the size of 640x480.
The annotations are in the /labels folder. The sequence annotations include class label, coarse viewpoint, human body joints (2D locations and visibility), 2D bounding boxes and training/testing label. Each annotation is a separate MATLAB .mat file under /labels.
An example annotation looks as follows in MATLAB:
annotation =
action: 'tennis_serve'
pose: 'back'
x: [46x13 double]
y: [46x13 double]
visibility: [46x13 logical]
train: 1
bbox: [46x4 double]
dimensions: [272 481 46]
nframes: 46
baseball_pitch clean_and_jerk pull_ups strumming_guitar
baseball_swing golf_swing push_ups tennis_forehand
bench_press jumping_jacks sit_ups tennis_serve
bowling jump_rope squats
1. head
2. left_shoulder 3. right_shoulder
4. left_elbow 5. right_elbow
6. left_wrist 7. right_wrist
8. left_hip 9. right_hip
10. left_knee 11. right_knee
12. left_ankle 13. right_ankle
NTU RGB+D" Dataset and “NTU RGB+D 120” DatasetThis page introduces two datasets: “NTU RGB+D” and "NTU RGB+D 120.数据很多,对动作的分类十分仔细的数据集,可以用来进行动作识别,里面含有3D骨骼数据网址: Datasets/actionR SBU Kinect Interaction双人交互数据集,有/无噪音数据.
该数据集包含 12,500 张带有细胞类型标签 (CSV) 的增强血细胞图像 (JPEG)。4 种不同细胞类型中的每一种都有大约 3,000 张图像,这些图像被分组到 4 个不同的文件夹中(根据细胞类型)。细胞类型是嗜酸性粒细胞、淋巴细胞、单核细胞和中性粒细胞。该数据集附带一个额外的数据集,其中包含原始 410 幅图像(预增强)以及两个额外的子类型标签(WBC 与 WBC),以及这 410 幅图像
这是在Olist Store下订单的巴西电子商务公共数据集。该数据集包含 2016 年至 2018 年在巴西多个市场进行的 10 万份订单的信息。它的功能允许从多个维度查看订单:从订单状态、价格、付款和货运绩效到客户位置、产品属性,最后是客户撰写的评论。这是真实的商业数据,已匿名,评论文本中对公司和合作伙伴的引用已替换为《权力的游戏》大家族的名称。
为了为未来交通灯识别 (TLR) 研究的比较提供共同基础,我们根据美国道路的镜头收集了一个广泛的公共数据库。该数据库收集于美国加利福尼亚州圣地亚哥。该数据库提供了四个主要用于测试的白天和两个夜间序列,提供了在太平洋海滩和圣地亚哥拉霍亚的 23 分 25 秒的驾驶时间。该数据库由连续测试和训练视频序列组成,共有 43,007 帧和 113,888 个带注释的交通信号灯。这些序列由安装在车辆车顶上的立
荧光显微镜使现代生物学取得了巨大的发展。由于其固有的微弱信号,荧光显微镜不仅比摄影噪声大得多,而且还呈现出泊松-高斯噪声,其中泊松噪声或散粒噪声是主要的噪声源。为了获得干净的荧光显微镜图像,非常需要有专门设计用于对荧光显微镜图像进行降噪的有效降噪算法和数据集。虽然存在这样的算法,但没有这样的数据集可用。在本文中,我们通过构建专用于泊松-高斯去噪的数据集 - 荧光显微镜去噪 (FMD) 数据集来填补