컴퓨터 비전용 데이터 세트 (5)

커피 한잔 사주세요😄

*메모:

• 내 게시물에서는 MNIST, EMNIST, QMNIST, ETLCDB, Kuzushiji 및 Moving MNIST에 대해 설명합니다.
• 내 게시물에서는 Fashion-MNIST, Caltech 101, Caltech 256, CelebA, CIFAR-10 및 CIFAR-100에 대해 설명합니다.
• 내 게시물에서는 Oxford-IIIT Pet, Oxford 102 Flower, Stanford Cars, Places365, Flickr8k 및 Flickr30k에 대해 설명합니다.
• 내 게시물에서는 ImageNet, LSUN 및 MS COCO에 대해 설명합니다.
• 내 게시물에서는 이미지 분류(인식), 개체 위치 파악, 개체 감지 및 이미지 분할에 대해 설명합니다.
• 내 게시물에서는 키포인트 감지(랜드마크 감지), 이미지 매칭, 객체 추적, 스테레오 매칭, 비디오 예측, 광학 흐름, 이미지 캡션에 대해 설명합니다.

(1) PASCAL VOC(패턴 분석, 통계 모델링 및 전산 학습 시각적 객체 클래스)(2005):

• 객체 이미지와 4개, 10개 또는 20개 클래스의 주석이 있고 8개의 데이터 세트 VOC2005, VOC2006, VOC2007, VOC2008, VOC2009, VOC2010, VOC2011 및 VOC2012: *메모:
  VOC2005에는 4개 클래스로 구성된 2,232개의 이미지와 주석(일부는 훈련용, 일부는 검증용, 일부는 테스트용)이 있습니다.
  VOC2006에는 10개 클래스로 구성된 5,304개의 이미지와 주석(기차용 1,277개, 검증용 1,341개, 테스트용 2,686개)이 있습니다.
  VOC2007에는 9,963개의 이미지와 주석(트레인용 2,501개, 검증용 2,510개, 테스트용 4,952개)과 20개의 클래스가 있습니다.
  VOC2008에는 20개의 클래스가 포함된 5,096개의 이미지와 주석(트레인용 2,111개, 검증용 2,221개, 추가 764개)이 있습니다. *테스트용 이미지가 4,133개 있으니 그냥 무시하세요.
  VOC2009에는 20개의 클래스가 포함된 7,818개의 이미지와 주석(기차용 3,473개, 검증용 3,581개, 추가 764개)이 있습니다.
  VOC2010에는 20개의 클래스가 포함된 11,321개의 이미지와 주석(트레인용 4,998개, 검증용 5,105개, 추가 1,218개)이 있습니다.
  VOC2011에는 14,961개의 이미지와 주석(트레인용 5,717개, 검증용 5,823개, 추가용 3,421개)과 20개의 클래스가 있습니다.
  VOC2012에는 20개의 클래스가 포함된 17,125개의 이미지와 주석(기차용 5,717개, 검증용 5,823개, 추가 5,585개)이 있습니다.
PyTorch의 VOCSegmentation() 및 VOCDetection()입니다.

(2) SUN 데이터베이스(장면 이해 데이터베이스)(2010):

397개 클래스에 108,754개의 장면 이미지가 있습니다.
SUN397이라고도 합니다.
PyTorch의 SUN397()입니다.

(3) Kinetics 데이터세트(2017):

• 인간 행동 짧은 비디오 클립이 있으며 Kinetics-400, Kinetics-600 및 Kinetics-700 3개의 데이터 세트가 있습니다. *메모:
  • 각 동영상 클립의 길이는 약 10초입니다.
  • Kinetics-400(2017)에는 400개 카테고리(클래스)의 라벨에 각각 연결된 306,245개의 비디오 클립이 있습니다.
  • Kinetics-600(2018)에는 600개 카테고리의 라벨에 각각 연결된 495,547개의 비디오 클립이 있습니다.
  • Kinetics-700(2019)에는 700개 카테고리의 라벨에 각각 연결된 545,317개의 영상 클립이 있습니다.
• 동영상 분류에 사용됩니다.
• PyTorch의 Kinetics()입니다.

(4) 도시 풍경(2016):

• 30개 클래스를 8개 카테고리로 그룹화하여 의미론적 이해가 가능한 25,000개의 주석이 달린 도시 거리 풍경 이미지를 보유하고 있습니다. *5,000개의 이미지는 미세한 주석이 달린 이미지이고 20,000개의 이미지는 거친 주석이 달린 이미지입니다.
• 이미지 분할에 사용됩니다.
• 는 PyTorch의 Cityscapes()입니다. *데이터세트 설정 방법은 설명되어 있지 않습니다.

고급 주석이 달린 이미지:

대략 주석이 달린 이미지:

위 내용은 컴퓨터 비전용 데이터 세트 (5)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!