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RMFD口罩遮擋人臉資料集
目前大多數進階人臉識别方法都是基于深度學習而設計的，深度學習取決于大量人臉樣本。但是，目前尚沒有公開可用的口罩遮擋人臉識别資料集。為此，這項工作提出了三種類型的口罩遮擋人臉資料集，包括口罩遮擋人臉檢測資料集（MFDD），真實口罩遮擋人臉識别資料集（RMFRD）和模拟口罩遮擋人臉識别資料集（SMFRD）。基于這些資料集，可以開發口罩遮擋人臉的各種應用。本項目開發的多粒度口罩遮擋人臉識别模型可達到95％的準确性，超過了行業報告的結果。
GTSRB德國交通标志資料集
德國交通标志基準測試是在 2011 年國際神經網絡聯合會議 (IJCNN) 上舉辦的多類單圖像分類挑戰賽。我們誠邀相關領域的研究人員參與：該比賽旨在參與者無需特殊領域知識。我們的基準測試具有以下屬性：
- 單圖像、多類分類問題
- 40多個分類
- 總共超過 50,000 張圖檔
- 逼真的大型資料庫
VOC2005車輛資料集
該資料集中含有自行車、機車、汽車、貨車的圖像資料，可用于CNN模型以實作車輛識别和車輛分類，其中自行車、機車、汽車資料來自2005 PASCAL視覺類挑戰賽（VOC2005）所使用的資料的篩選處理結果，貨車圖檔來自網絡收集，後期通過篩選處理得到。在本資料中，訓練資料集與測試資料集占比約為5:1。
Winegrape檢測資料集
WGISD（Wine Grape Instance Segmentation Dataset）是為了提供圖像和注釋來研究對象檢測和執行個體分割，用于葡萄栽培中基于圖像的監測和現場機器人技術。它提供了來自五種不同葡萄品種的實地執行個體。這些執行個體顯示了葡萄姿勢、光照和焦點的變化，包括遺傳和物候變化，如形狀、顔色和緊實度。可能的用途包括放寬執行個體分割問題：分類（圖像中是否有葡萄？）、語義分割（圖像中的“葡萄像素”是什麼？）、對象檢測（圖像中的葡萄在哪裡？）、和計數（每個簇有多少漿果？）。
全球小麥檢測資料集
檢測小麥穗是一項重要任務，可以估計相關性狀，包括穗種群密度和穗特征，如衛生狀況、大小、成熟階段和芒的存在。本資料集包含 4,700 張高分辨率 RGB 圖像和 190,000 個标記的小麥頭，這些小麥頭采集自世界各地不同生長階段的不同基因型的多個國家。
坑窪檢測資料集
本資料集彙總了700個在坑窪處帶有3K +注釋的圖像，用于從道路圖像中檢測坑窪，檢測道路地形和坑窪。
Linkopings交通标志資料集
通過記錄超過 350 公裡的瑞典高速公路和城市道路的序列，建立了一個資料集。一個 1.3 兆像素的彩色錄影機，一個點灰色變色龍，被放置在一輛汽車的儀表闆上，從前窗向外看。攝像頭略微指向右側，以便盡可能多地覆寫相關标志。該鏡頭的焦距為 6.5 毫米，視野約為 41 度。高速公路上的典型速度标志大約為 90 cm 寬，如果要在大約 30 m 的距離處檢測到它們，則對應于大約 50 像素的大小。總共記錄了超過 20 000 幀，其中每五幀被手動标記。每個标志的标簽包含标志類型（人行橫道、指定車道右側、禁止站立或停車、優先道路、讓路、50 公裡/小時或 30 公裡/小時）、能見度狀态（遮擋、模糊或可見）和道路狀态（是否标志是在正在行駛的道路上或在小路上）。
防護裝備-頭盔和背心檢測
包含 774 個衆包圖像和 698 個網絡挖掘圖像。衆包和網絡挖掘的圖像分别包含 2,496 和 2,230 個勞工執行個體。
加州理工學院相機陷阱資料集
該資料集包含來自美國西南部 140 個攝像頭位置的 243,100 張圖像，帶有 21 個動物類别的标簽（加上空白），主要是在物種級别（例如，最常見的标簽是負鼠、浣熊和土狼），以及 大約 66,000 個邊界框注釋。大約 70% 的圖像被标記為空。
水下垃圾檢測資料集
該資料來自 J-EDI 海洋垃圾資料集。構成該資料集的視訊在品質、深度、場景中的對象和使用的相機方面差異很大。它們包含許多不同類型的海洋垃圾的圖像，這些圖像是從現實世界環境中捕獲的，提供了處于不同衰減、遮擋和過度生長狀态的各種物體。此外，水的清晰度和光的品質因視訊而異。這些視訊經過處理以提取 5,700 張圖像，這些圖像構成了該資料集，所有圖像都在垃圾執行個體、植物和動物等生物對象以及 ROV 上标有邊界框。
初審：張豔玲
複審：宋啟凡
終審：金 君
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