深度學(xué)習(xí)各方向開源數(shù)據(jù)集分類匯總（持續(xù)更新中）
目錄
1.小目標(biāo)檢測(cè)
2.目標(biāo)檢測(cè)
3.人體姿態(tài)估計(jì)
4.圖像分割
- 語(yǔ)義分割
5.工業(yè)檢測(cè)
6.人臉識(shí)別
7.自動(dòng)駕駛
8.目標(biāo)跟蹤
9.動(dòng)作識(shí)別
10.圖像分類
11.圖像識(shí)別
12.NLP
13.醫(yī)學(xué)圖像
14.自動(dòng)駕駛
15.圖像去霧
16.RGB-T
17.圖像去噪
18.人群計(jì)數(shù)、行人檢測(cè)
19.安全帽、頭盔、反光衣、垃圾識(shí)別
20.車牌識(shí)別
21.圖像配準(zhǔn)
22.卡車貨車、野外火災(zāi)、抽煙識(shí)別
23.道路裂縫坑洼圖像
24.足球圖像相關(guān)
25.農(nóng)業(yè)相關(guān)
26.衛(wèi)星圖像
27.異常檢測(cè)
1 目標(biāo)檢測(cè)
[1]AI-TOD航空?qǐng)D像數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5MjlYk
[2]iSAID航空?qǐng)D像大規(guī)模數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6nUrYe
[3]TinyPerson數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6vqF3T
[4]Deepscores數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5xgYdY
[5]密集行人檢測(cè)數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6nUs1C
[6]加州理工學(xué)院行人檢測(cè)數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5N3Yk7
[7]NWPU VHR-10衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5UAbEW
[8]Inria 航空影像數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6nUs6s
[9]RSOD遙感圖像數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5EN96H
[10]小目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/616t6R
2 目標(biāo)檢測(cè)
[1]COCO2017數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：https://cocodataset.org/#home
[2]火焰和煙霧圖像數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6fzn0f
[3]DOTA航拍圖像數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6vIKlJ
[4]AITEX數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5DdJL1
[5]T-LESS數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5wnucm
[6]H2O 行人交互檢測(cè)數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6fzmQf
[7]SpotGarbage垃圾識(shí)別數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5ZMmRG
[8]NAO自然界對(duì)抗樣本數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5KJWJA
[9]Labelme 圖像數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5Sg9NX
[10]印度車輛數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6uxAIx
[12]Seeing 3D chairs椅子檢測(cè)模型|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5DdK0v
[13]SUN09場(chǎng)景理解數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/60wX8r
[14]Unsplash圖片檢索數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5wnuoM
[15]HICO-DET人物交互檢測(cè)數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5DdK6D
[16]上?？萍即髮W(xué)人群統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5Sgafn
[17]生活垃圾數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6n5Adu
[18]RMFD口罩遮擋人臉數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/61z9Fv
[19]GTSRB德國(guó)交通標(biāo)志數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5wJJLA
[20]VOC2005車輛數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5U2X4u
[21]Winegrape檢測(cè)數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5TikF9
[22]全球小麥檢測(cè)數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5wJK64
[23]Linkopings交通標(biāo)志數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/68ldS0
[24]防護(hù)裝備-頭盔和背心檢測(cè)|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/61zarT
[25]加州理工學(xué)院相機(jī)陷阱數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：https://beerys.github.io/CaltechCameraTraps/
[26]水下垃圾檢測(cè)數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6nnDQK
3 人體姿態(tài)估計(jì)
[1]KTH 多視圖足球數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/692agI
[2]賓夕法尼亞動(dòng)作數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/692akK
[3]BBC姿態(tài)數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5xr6Xq
[4]Poser 數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6gynqz
[5]野外 3D 姿勢(shì)數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5xr6Z2
[6]V-COCO數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5UGaii
[7]宜家 ASM 數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/692aos
[8]立體人體姿勢(shì)估計(jì)數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/62cnp5
[9]AIST++ 舞蹈動(dòng)作數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5xr6M8
[10]HiEve數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6o4AAg
4 圖像分割
[1]LVIS數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：https://www.lvisdataset.org/dataset
[2]高密度人群及移動(dòng)物體視頻數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6aHtAI
[3]DAVIS 視頻分割數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6i9uMbc
4.1 語(yǔ)義分割
[1]高分二號(hào) (GF-2) 衛(wèi)星圖像大型土地覆蓋數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://suo.nz/2dPkdv
GID 是具有高分二號(hào) (GF-2) 衛(wèi)星圖像的大型土地覆蓋數(shù)據(jù)集。這個(gè)新的數(shù)據(jù)集被命名為高分影像數(shù)據(jù)集（GID），由于其覆蓋面大、分布廣、空間分辨率高等特點(diǎn)，與現(xiàn)有的土地覆蓋數(shù)據(jù)集相比具有優(yōu)勢(shì)。GID 由兩部分組成：大規(guī)模分類集和精細(xì)土地覆蓋分類集。大規(guī)模分類集包含 150 個(gè)像素級(jí)帶注釋的 GF-2 圖像，精細(xì)分類集由 30,000 個(gè)多尺度圖像塊加上 10 個(gè)像素級(jí)帶注釋的 GF-2 圖像組成。分別基于 5 個(gè)類別的訓(xùn)練圖像和驗(yàn)證圖像收集并重新標(biāo)記 15 個(gè)類別的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和驗(yàn)證數(shù)據(jù)。
[2]DADA-seg|數(shù)據(jù)集下載地址：http://suo.nz/3bZ3qm
DADA-seg 是一個(gè)按像素標(biāo)注的事故數(shù)據(jù)集，其中包含交通事故的各種關(guān)鍵場(chǎng)景。
[3]Dark Zurich|數(shù)據(jù)集下載地址：http://suo.nz/34sQlF
Dark Zurich 是一個(gè)圖像數(shù)據(jù)集，包含在夜間、黃昏和白天拍攝的總共 8779 張圖像，以及每張圖像的相機(jī)各自的 GPS 坐標(biāo)。這些 GPS 注釋用于構(gòu)建一天中的跨時(shí)間對(duì)應(yīng)關(guān)系，即，將每個(gè)夜間或黎明圖像與其白天對(duì)應(yīng)物相匹配。
[4]斯坦福背景數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://suo.nz/2WWDgY
斯坦福背景數(shù)據(jù)集是 Gould 等人引入的新數(shù)據(jù)集。(ICCV 2009)用于評(píng)估幾何和語(yǔ)義場(chǎng)景理解的方法。該數(shù)據(jù)集包含 715 張圖像，這些圖像選自現(xiàn)有的公共數(shù)據(jù)集：LabelMe 、 MSRC、 PASCAL VOC 和Geometric Context。我們的選擇標(biāo)準(zhǔn)是圖像是戶外場(chǎng)景，像素大約為 320 x 240，至少包含一個(gè)前景物體，并且地平線位于圖像內(nèi)（不需要可見）。
[5]CIHP人體解析數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://suo.nz/2ll7hi
Crowd Instance-level Human Parsing (CIHP) 數(shù)據(jù)集包含 38,280 張多人圖像，這些圖像具有精細(xì)的注釋、高外觀可變性和復(fù)雜性。該數(shù)據(jù)集可用于人體部分分割任務(wù)。
[6]WoodScape自動(dòng)駕駛魚眼數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://suo.nz/2sRklZ
WoodScape 包含四個(gè)環(huán)視攝像頭和九項(xiàng)任務(wù)，包括分割、深度估計(jì)、3D 邊界框檢測(cè)和新型污染檢測(cè)。為超過 10,000 張圖像提供實(shí)例級(jí)別的 40 個(gè)類的語(yǔ)義注釋。
5 工業(yè)檢測(cè)
[1]坑洼檢測(cè)數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5wJJTa
[2]天池鋁型材表面缺陷數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/61EksR
[3]Kylberg 紋理數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/61Ekw5
[4]東北大學(xué)帶鋼表面缺陷數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5U87us
[5]Severstal 帶鋼缺陷數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/61EkBp
[6]UCI 帶鋼缺陷數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/61EkUh
[7]DAGM 2007數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5F5eQV
[8]磁瓦缺陷數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5F5eSd
[9]RSDDs鐵軌表面缺陷數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/61EkKL
[10]KTH-TIPS 紋理圖像數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/61EkMH
[11]印刷電路板（PCB）瑕疵數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5U87Ji
6 人臉識(shí)別
[1]IMDB-WIKI人臉數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6gGnTd
[2]WiderFace人臉檢測(cè)數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5Nm7gp
[3]LFW 人像圖像數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/61EnzL
[4]GENKI 人臉圖像數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5F5hLp
[5]哥倫比亞大學(xué)公眾人物臉部數(shù)據(jù)庫(kù)|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5DlIR9
[6]CelebA人臉數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/60EW0n
[7]美國(guó)國(guó)防部人臉庫(kù)|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5So6DB
[8]MTFL人臉識(shí)別數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6fHmaT
[9]BioID人臉數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5ZUjyC
[10]PersonID人臉識(shí)別數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5So6vR
[11]CMU PIE人臉庫(kù)|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5vPwfO
[12]Youtube視頻人臉數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6u3P2V
[13]CASIA 人臉圖像數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5vPwio
[14]Caltech人臉數(shù)據(jù)庫(kù)|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5So6VP
7 自動(dòng)駕駛
[1]KITTI 道路數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5xz4OW
[2]CrackForest數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5xz4Qo
[3]KITTI-2015立體聲數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6gGllt
[4]KITTI-2015光流數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_scene_flow.php?benchmark=flow
[5]KITTI-2015場(chǎng)景流數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_scene_flow.php
[6]KITTI深度數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_depth_all.php
[7]ExDark|數(shù)據(jù)集下載地址：http://suo.nz/2lidoI
[8]Nexet車輛檢測(cè)|數(shù)據(jù)集下載地址：http://suo.nz/2sKekn
[9]Udacity 自動(dòng)駕駛汽車|數(shù)據(jù)集下載地址：http://suo.nz/2Agrp4
該數(shù)據(jù)集包含 11 個(gè)類別的 97,942 個(gè)標(biāo)簽和 15,000 張圖像。有 1,720 個(gè)空樣本（沒有標(biāo)簽的圖像）。所有圖像均為 1920x1200（下載大小約為 3.1 GB）。我們還提供了一個(gè)降采樣到 512x512（下載大小約 580 MB）的版本，適用于大多數(shù)常見的機(jī)器學(xué)習(xí)模型（包括 YOLO v3、Mask R-CNN、SSD 和 mobilenet）。
[10]WoodScape|數(shù)據(jù)集下載地址：http://suo.nz/2HMEtL
WoodScape 包含四個(gè)環(huán)視攝像頭和九項(xiàng)任務(wù)，包括分割、深度估計(jì)、3D 邊界框檢測(cè)和新型污染檢測(cè)。為超過 10,000 張圖像提供實(shí)例級(jí)別的 40 個(gè)類的語(yǔ)義注釋。
[11]BDD100K|數(shù)據(jù)集下載地址：http://suo.nz/2OCU68
UCB的全天候全光照大型數(shù)據(jù)集，包含1,100小時(shí)的HD錄像、GPS/IMU、時(shí)間戳信息，100,000張圖片的2D bounding box標(biāo)注，10,000張圖片的語(yǔ)義分割和實(shí)例分割標(biāo)注、駕駛決策標(biāo)注和路況標(biāo)注。官方推薦使用此數(shù)據(jù)集的十個(gè)自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)：圖像標(biāo)注、道路檢測(cè)、可行駛區(qū)域分割、交通參與物檢測(cè)、語(yǔ)義分割、實(shí)例分割、多物體檢測(cè)追蹤、多物體分割追蹤、域適應(yīng)和模仿學(xué)習(xí)。
[12]Linkopings交通標(biāo)志|數(shù)據(jù)集下載地址：http://suo.nz/2W97aP
超過 20,000 張圖像 ，其中 20% 已標(biāo)記。
包含 3488個(gè) 交通標(biāo)志。
從超過 350 公里的瑞典道路上 記錄的公路和城市序列。
[13]非洲地區(qū)交通標(biāo)志|數(shù)據(jù)集下載地址：http://suo.nz/2WTJGi
該數(shù)據(jù)集已特別針對(duì)非洲地區(qū)進(jìn)行了改進(jìn)。兩個(gè)開源數(shù)據(jù)集僅用于提取非洲地區(qū)使用的交通標(biāo)志。該數(shù)據(jù)集包含來(lái)自所有類別的 76 個(gè)類，例如 監(jiān)管、警告、指南和信息標(biāo)志。該數(shù)據(jù)集總共包含 19,346 張圖像和每個(gè)類別至少 200 個(gè)實(shí)例。
8 目標(biāo)跟蹤
[1]ALOV300++跟蹤數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/61Eogv
9 動(dòng)作識(shí)別
[1]HMDB人類動(dòng)作視頻數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6gGlzF
[2]UCF50動(dòng)作識(shí)別數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/69a8xy
[3]SBU Kinect 交互數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6vILNp
10 圖像分類
[1]A寵物圖像數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5TAgdC
[2]貓咪數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5TAgbw
[3]斯坦福狗狗數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6nF6kM
[4]CBCL 街道場(chǎng)景數(shù)據(jù)|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5TAgeA
[5]Stanford 汽車圖片數(shù)據(jù)|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/616wop
[6]Kaggle 垃圾分類圖片數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5z2fOq
[7]花卉數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6rTT7n
[8]綜合汽車數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6rTTar
[9]室內(nèi)場(chǎng)景識(shí)別|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5PCpJ5
[10]90種動(dòng)物圖像數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6rTTbJ
[11]飛機(jī)數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5X8CPy
[12]衣服數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/64EPUp
[13]商標(biāo)數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6cb2HG
[14]Office-Home數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5I6cFG
[15]食物圖像數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6rdsSw
11 圖像識(shí)別
[1]MNIST 手寫數(shù)字圖像數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/63blaf
[2]3D MNIST 數(shù)字識(shí)別圖像數(shù)據(jù)|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5SUfEd
12 NLP
[1]文檔影印和內(nèi)容數(shù)據(jù)|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6nF67S
13 醫(yī)學(xué)圖像
[1]3D-IRCADB 臟器分割數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6x5OSn
[2]FASCICLE 小腿肌肉超聲數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/631rex
[3]腫瘤數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5zCyGj
[4]結(jié)直腸腺癌組織學(xué)圖像數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6axBLk
[5]淋巴結(jié)切片的組織病理學(xué)數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6axBNq
[6]m2caiSeg腹腔鏡圖像數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5yW8q0
[7]血細(xì)胞圖像數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5zdTDb
[8]腦腫瘤 MRI 數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/63iHcV
[9]糖尿病性黃斑水腫的OCT圖像數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6xn7cp
[10]身體部位X射線圖像數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5yth1K
[11]眼病深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5yth3m
[12]皮膚病數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6pQW7A
[13]心臟病發(fā)作分析和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6ikH8v
[14]膝關(guān)節(jié) X 射線圖像數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6aOU5G
[15]瘧疾細(xì)胞圖像|數(shù)據(jù)集下載地址：http://suo.nz/2VQTUt
數(shù)據(jù)集包含 2 個(gè)文件夾：已感染、未感染，共 27,558 張圖像。
[16]皮膚癌 MNIST：HAM10000|數(shù)據(jù)集下載地址：http://suo.nz/33n6Xy
該數(shù)據(jù)集收集了來(lái)自不同人群的皮膚鏡圖像，通過不同的方式獲取和存儲(chǔ)。最終數(shù)據(jù)集包含 10015 張皮膚鏡圖像，可用作學(xué)術(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)目的的訓(xùn)練集。案例包括色素病變領(lǐng)域所有重要診斷類別的代表性集合：光化性角化病和上皮內(nèi)癌/鮑溫氏病 (akiec)、基底細(xì)胞癌 (bcc)，超過50%的病變是通過組織病理學(xué)（histo）證實(shí)的，其余病例的ground truth要么是后續(xù)檢查（follow_up），要么是專家共識(shí)（consensus），要么是活體共聚焦顯微鏡（confocal）證實(shí). 數(shù)據(jù)集包括具有多個(gè)圖像的病變，可以通過 HAM10000_metadata 文件中的 lesion_id 列進(jìn)行跟蹤。
[17]乳房組織病理學(xué)圖像|數(shù)據(jù)集下載地址：http://suo.nz/347Jt1
原始數(shù)據(jù)集包含以 40 倍掃描的 162 個(gè)完整的乳腺癌 (BCa) 標(biāo)本幻燈片圖像。從中提取了 277,524 個(gè)大小為 50 x 50 的補(bǔ)丁（198,738 個(gè) IDC 負(fù)值和 78,786 個(gè) IDC 正值）。每個(gè)補(bǔ)丁的文件名格式為：u_xX_yY_classC.png — > example 10253_idx5_x1351_y1101_class0.png。其中 u 是患者 ID (10253_idx5)，X 是裁剪此補(bǔ)丁的 x 坐標(biāo)，Y 是裁剪此補(bǔ)丁的 y 坐標(biāo)，C 表示類，其中 0 是非 IDC 和1 是數(shù)據(jù)中心。
[18]胸部 X 光圖像（肺炎）|數(shù)據(jù)集下載地址：http://suo.nz/3aXYPg
數(shù)據(jù)集分為 3 個(gè)文件夾（train、test、val）并包含每個(gè)圖像類別（肺炎/正常）的子文件夾。有 5,863 張 X 射線圖像 (JPEG) 和 2 個(gè)類別（肺炎/正常）。胸部 X 光圖像（前后位）選自廣州市婦女兒童醫(yī)療中心 1 至 5 歲兒科患者的回顧性隊(duì)列。所有胸部 X 光成像都是作為患者常規(guī)臨床護(hù)理的一部分進(jìn)行的。對(duì)于胸部 X 光圖像的分析，最初通過去除所有低質(zhì)量或不可讀的掃描來(lái)篩選所有胸部 X 光片以進(jìn)行質(zhì)量控制。圖像的診斷隨后由兩名專家醫(yī)師進(jìn)行分級(jí)，然后才被批準(zhǔn)用于訓(xùn)練 AI 系統(tǒng)。為了解決任何評(píng)分錯(cuò)誤，評(píng)估集還由第三位專家進(jìn)行了檢查。
[19]白內(nèi)障圖像數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://suo.nz/2cOidH
用于白內(nèi)障檢測(cè)的白內(nèi)障和正常眼睛圖像數(shù)據(jù)集。
[20]惡性與良性皮膚癌|數(shù)據(jù)集下載地址：http://suo.nz/2kkvio
該數(shù)據(jù)集包含良性皮膚痣和惡性皮膚痣圖像的平衡數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)由兩個(gè)文件夾組成，每個(gè)文件夾包含兩種痣的 1800 張圖片 (224x244)。
14 自動(dòng)駕駛
[1]城市景觀圖像對(duì)數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6qBe8e
[2]自動(dòng)駕駛汽車的語(yǔ)義分割數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5zYdv9
[3]BDD100K駕駛視頻數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6qBeaa
[4]CULane數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/643fxb
[5]非洲地區(qū)交通標(biāo)志數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6j5167
[6]Argoverse數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5P0b9B
[7]駕駛模擬器車道檢測(cè)數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5zYdzP
[8]道路上自動(dòng)駕駛汽車數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5ss0xe
[9]加州理工學(xué)院行人數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5P0bdX
[10]CamSeq 2007數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5ss0Ho
[11]DriveSeg場(chǎng)景分割數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5tDCeU
[12]Comma2k19 車道線檢測(cè)數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6r36nm
[13]雷達(dá)場(chǎng)景數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5tDChE
[14]Cam2BEV 數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6jwTlT
[15]LiDAR 2D深度圖像數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5Pwfy5
[16]交通信號(hào)燈檢測(cè)圖像|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6jwTHb
[17]德國(guó)交通標(biāo)志識(shí)別數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6c0GEA
[18]LISA交通燈數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6rNj17
[19]晝夜行人序列數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6rNj1r
15 圖像分割
[1]D-HAZY|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5IBatp
[2]RESIDE|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5IBauH
[3]Middlebury Stereo雙目立體匹配測(cè)試數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5Prq8G
[4]NH-HAZE|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5tyN0D
[5]DENSE-HAZE|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/5tyMZP
[6]REVIDE視頻去霧數(shù)據(jù)集|數(shù)據(jù)集下載地址：http://m6z.cn/6bVqYX
16 RGB-T
[1]HFUT-Lytro數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載地址：https://sourl.cn/xGKqau
[2]DUTLF-V2｜數(shù)據(jù)集下載地址：http://u3v.cn/65oL0y
[3]Lytro Illum｜數(shù)據(jù)集下載地址：http://u3v.cn/6kr8yE
[4]DUTLF-MV｜數(shù)據(jù)集下載地址：http://u3v.cn/6lbl3d
[5]光場(chǎng) (Lytro) 和立體聲 (Project Tango) 數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載地址：http://u3v.cn/6s1AFA
[6]RGB-D 人群數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載地址：http://u3v.cn/5tNHTn
[7]ReDWeb-S｜數(shù)據(jù)集下載地址：http://u3v.cn/5BjUY4
[8]NLPR｜數(shù)據(jù)集下載地址：http://u3v.cn/5IQ82L
17 圖像去噪
[1]圖像去噪｜數(shù)據(jù)集下載地址：https://sourl.cn/rMsdE8
[2]FMD（熒光顯微鏡去噪）數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載地址：https://sourl.cn/Wyqrui
[3]SIDD智能手機(jī)圖像去噪數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載地址：https://sourl.cn/jdpJZ6
[4]SIDD-small數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載地址：https://sourl.cn/kaYGxd
[5]Super Resolution Benchmarks｜數(shù)據(jù)集下載地址：https://sourl.cn/Bp6QZs
18 人群計(jì)數(shù)、行人檢測(cè)
[1]SCUT FIR行人檢測(cè)數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載地址：https://sourl.cn/4VK3Bn
[2]JHU-CROWD++｜數(shù)據(jù)集下載地址：https://sourl.cn/mgxHEY
[3]CIHP人體解析數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載地址：https://sourl.cn/W3Tm2J
[4]AHU-Crowd人群數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載地址：https://sourl.cn/XFJDCh
[5]AudioVisual 人群計(jì)數(shù)｜數(shù)據(jù)集下載地址：https://sourl.cn/wfd7wD
[6]UCF-CC-50｜數(shù)據(jù)集下載地址：http://c.nxw.so/9LYoK
[7]北京BRT數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載地址：http://c.nxw.so/c1PV9
19 安全帽、頭盔、反光衣、垃圾識(shí)別
[1]安全帽佩戴數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2M6i3r
[2]SHWD安全帽佩戴檢測(cè)數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2TCswQ
[3]摩托車頭盔檢測(cè)數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/318FBx
[4]安全帽和安全背心（反光衣）圖像數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/38ESGe
[5]垃圾分類數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/3gb5Jj
[6]塑料-紙張-垃圾袋合成圖像數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2i1p7K
[7]垃圾溢出數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2iM1Dd
[8]YOLO格式的頭盔/頭部檢測(cè)數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2pChfA
20 車牌識(shí)別
[1]車牌檢測(cè)｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2pPIpw
[2]自動(dòng)車牌識(shí)別｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2xhgIZ
[3]合成土耳其車牌｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2ENtNG
[4]美國(guó) 50 個(gè)州的車牌 + DC｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2MjGSn
[5]印度車牌｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2TPTX4
[6]印尼車牌號(hào)｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/31m6LD
[7]伊朗車牌數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/38SjQk
[8]帶標(biāo)簽的印度車牌｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/3fIzsH
[9]斯里蘭卡車牌數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2hySR8
[10]孟加拉車牌｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2ijvkZ
[11]拉脫維亞車牌｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/3fIzrJ
21 圖像配準(zhǔn)
[1]Brown 數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/3042bh
[2]ETHZ Toys｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/36UhM2
[3]HPatches｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/3equQJ
[4]多模態(tài)圖像配準(zhǔn)數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2ggOfa
[5]FIRE眼底圖像配準(zhǔn)數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2nMBiX
[6]結(jié)構(gòu) MRI 圖像｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2viOnE
[7]CT掃描醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2w3qT7
[8]UNIFESP X 射線人體部位分類數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2DvrOM
22 卡車貨車、野外火災(zāi)、抽煙識(shí)別
[1]卡車傾倒建筑垃圾｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2nVNKH
[2]工程車輛（貨車/拖車）數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2vrAOu
[3]Smoke100k｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2w81aV
[4]野外火災(zāi)煙霧數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2DEbEk
[5]抽煙者/不抽煙者數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2LaoJ1
[6]香煙識(shí)別｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2S0Elo
23 道路裂縫坑洼圖像
[1]CrackForest｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2wdNdX
[2]道路裂縫坑洼圖像｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/3eEDlj
[3]坑洼檢測(cè)｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://m6z.cn/5wJJTa
[4]坑洼圖像｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2vtaK6
[5]道路坑洼檢測(cè)｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2nWXFp
[6]道路損害數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2gqKAI
[7]混凝土表面裂紋檢測(cè)｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/378qgC
[8]道路裂縫檢測(cè)｜數(shù)據(jù)集下載鏈接:http://suo.nz/2ZCfNd
[9]CrackSeg3｜數(shù)據(jù)集下載鏈接:http://suo.nz/2S62Iw
24.足球圖像相關(guān)
[1]IAUFD：用于自動(dòng)足球分析的 100k 圖像數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2GKRSL
IAUFD包含了來(lái)自2個(gè)國(guó)家33個(gè)足球視頻的100000張真實(shí)世界圖像；508分鐘，按10個(gè)事件類別注釋。這些類別包括顯示的圖像：大門、球場(chǎng)中心、球員慶祝、紅牌、黃牌、球、球場(chǎng)、裁判、點(diǎn)球位置和任意球。
[2]足球 Vs 橄欖球圖片分類｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2Oh4FI
圖像中可能有不同的方面幫助你將其識(shí)別為橄欖球，可能是球的形狀或球員的服裝。該數(shù)據(jù)集使用了兩個(gè)最大的圖像數(shù)據(jù)源，即ImageNet和Google OpenImages?？偣蚕螺d了3058張圖片，分為訓(xùn)練和測(cè)試。我對(duì)訓(xùn)練文件夾進(jìn)行了80-20的分割，其中訓(xùn)練文件夾有2448張圖片，測(cè)試文件夾有610張圖片。橄欖球和足球兩個(gè)類別都有1224張圖片。
[3]足球圖像數(shù)據(jù)集（附注釋）｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2VNhKp
可用于檢測(cè)識(shí)別足球隊(duì)伍以及隊(duì)伍人數(shù)。
[4]板球-足球-棒球分類｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/33juP6
該數(shù)據(jù)集包含 252 張打板球、踢足球和打棒球的圖像。主文件夾中有 3 個(gè)子文件夾 (1) cricket (2) football (3) baseball (cricket-football-baseball)。
[5]足球運(yùn)動(dòng)員位置圖像數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/3447kz
這是一個(gè)包含 1.8K 訓(xùn)練、100 個(gè)有效圖像和 50 個(gè)足球運(yùn)動(dòng)員測(cè)試圖像的數(shù)據(jù)集，這些圖像位于中鋒、四分衛(wèi) (qb)、防守后衛(wèi) (db) 和線衛(wèi) (lb) 等直截了當(dāng)?shù)奈恢?。?shù)據(jù)集中的所有圖像都應(yīng)用了自動(dòng)定位。該數(shù)據(jù)集可以實(shí)時(shí)檢測(cè)各種場(chǎng)景的玩家，并幫助識(shí)別特定玩家。在高級(jí)用例中，如果使用其他模型進(jìn)行訓(xùn)練，該數(shù)據(jù)集可以在比賽期間協(xié)助裁判規(guī)則的執(zhí)行和監(jiān)管。
25 農(nóng)業(yè)相關(guān)
[1]DeepWeeds 雜草類型分類｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2OmaTQ
數(shù)據(jù)集包含 17,509 張圖像，這些圖像捕捉了八種原產(chǎn)于澳大利亞的不同雜草以及鄰近的植物群。選定的雜草品種是昆士蘭州牧草地的本地品種。它們包括：“中國(guó)蘋果”、“蛇草”、“馬纓丹”、“刺金合歡”、“暹羅草”、“白花菊”、“橡膠藤”和“帕金森屬植物”。這些圖像是從昆士蘭以下地點(diǎn)的雜草侵?jǐn)_中收集的：“Black River”、“Charters Towers”、“Cluden”、“Douglas”、“Hervey Range”、“Kelso”、“McKinlay”和“Paluma”。
[2]仙人掌航拍圖片｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2VSnYx
在此數(shù)據(jù)集中，展示了 16,000 多個(gè)用于植物識(shí)別或分類的柱狀仙人掌 (Neobuxbaumia tetetzo) 示例。
[3]農(nóng)作物圖像分類（小麥、水稻、甘蔗、玉米等）｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/33oB1C
[4]5種不同的水稻圖像｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/349aVN
使用了 Arborio、Basmati、Ipsala、Jasmine 和 Karacadag 水稻品種。? 數(shù)據(jù)集(1) 有75K 幅圖像，包括每個(gè)水稻品種的15K 幅圖像。數(shù)據(jù)集（2）有 12 個(gè)形態(tài)特征、4 個(gè)形狀特征和 90 個(gè)顏色特征。
[5]玉米葉感染｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/3aZ0xg
收集了部分被秋粘蟲等害蟲感染的玉米葉片圖像。有 Healthy 和 Infected 文件夾，每個(gè)文件夾都包含各自的圖像。此外，還使用 VoTT 為受感染的圖像準(zhǔn)備了注釋文件。
# 26 衛(wèi)星圖像 [1]水體衛(wèi)星圖像｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2ksvWY
Sentinel-2 衛(wèi)星拍攝的水體圖像集。每張圖片都帶有一個(gè)黑白mask，其中白色代表水，黑色代表除水之外的其他東西。這些掩模是通過計(jì)算 NWDI（歸一化水差指數(shù)）生成的，該指數(shù)經(jīng)常用于檢測(cè)和測(cè)量衛(wèi)星圖像中的植被，但使用更大的閾值來(lái)檢測(cè)水體。
[2]城市航拍圖像分割數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2cWiSh
此數(shù)據(jù)集包含用于檢查和準(zhǔn)備航空影像分割數(shù)據(jù)集的腳本。該數(shù)據(jù)集包含一組不同的衛(wèi)星圖像，這些圖像用目標(biāo)城市的建筑物、道路和背景標(biāo)簽進(jìn)行了注釋。
[3]游泳池和汽車衛(wèi)星圖像檢測(cè)｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/3b5ZtQ
[4]人工月球景觀｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/33zMp9
由于月球圖像的稀缺性和缺乏注釋，通常很難對(duì)其進(jìn)行任何類型的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)。該數(shù)據(jù)集的目標(biāo)是為公眾提供人造而逼真的月球景觀樣本，可用于訓(xùn)練巖石檢測(cè)算法。這些經(jīng)過訓(xùn)練的算法可以在實(shí)際的月球圖片或其他巖石地形圖片上進(jìn)行測(cè)試。該數(shù)據(jù)集目前包含 9,766 個(gè)巖石月球景觀的真實(shí)渲染圖，以及它們的分段等價(jià)物（3 類是天空、較小的巖石和較大的巖石）。還提供了所有較大巖石和經(jīng)過處理、清理后的地面實(shí)況圖像的邊界框表。
[5]馬薩諸塞州道路｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/32Pa9O
馬薩諸塞州道路數(shù)據(jù)集由1171幅馬薩諸塞州的航空?qǐng)D像組成。與建筑數(shù)據(jù)一樣，每個(gè)圖像的大小為1500×1500像素，占地2.25平方公里。
異常檢測(cè)
[1]LAD視頻序列異常檢測(cè)｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/35AL1Z
Large-scale Anomaly Detection (LAD) 是一個(gè)用于對(duì)視頻序列中的異常檢測(cè)進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試的數(shù)據(jù)庫(kù)，它具有兩個(gè)方面的特點(diǎn)。1) 包含正常和異常視頻片段2000個(gè)視頻序列，碰撞、火災(zāi)、暴力等14個(gè)異常類別，場(chǎng)景種類繁多，是目前最大的異常分析數(shù)據(jù)庫(kù)。2）提供標(biāo)注數(shù)據(jù)，包括視頻級(jí)標(biāo)簽（異常/正常視頻、異常類型）和幀級(jí)標(biāo)簽（異常/正常視頻幀），方便異常檢測(cè)。
[2]RoadAnomaly21｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2Y8MHC
RoadAnomaly21是一個(gè)用于異常分割的數(shù)據(jù)集，其任務(wù)是識(shí)別包含訓(xùn)練期間從未見過的對(duì)象的圖像區(qū)域。它由 100 張帶有像素級(jí)注釋的圖像的評(píng)估數(shù)據(jù)集組成。每張圖片至少包含一個(gè)異常物體，例如動(dòng)物或未知車輛。異?？梢猿霈F(xiàn)在圖像的任何地方，并且大小差異很大，覆蓋圖像的 0.5% 到 40%。
[3]UBnormal數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2Rix5f
UBnormal 是一種新的監(jiān)督開放集基準(zhǔn)測(cè)試，由多個(gè)虛擬場(chǎng)景組成，用于視頻異常檢測(cè)。與現(xiàn)有數(shù)據(jù)集不同，該數(shù)據(jù)集在訓(xùn)練時(shí)引入了像素級(jí)注釋的異常事件，首次實(shí)現(xiàn)了使用全監(jiān)督學(xué)習(xí)方法進(jìn)行異常事件檢測(cè)。為了保留典型的開放集公式，數(shù)據(jù)集在視頻的訓(xùn)練和測(cè)試集合中包含不相交的異常類型集。
[4]VisA異常數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2JMk0y
VisA 數(shù)據(jù)集包含 12 個(gè)子集，對(duì)應(yīng) 12 個(gè)不同的對(duì)象。共有 10,821 張圖像，其中包含 9,621 個(gè)正常樣本和 1,200 個(gè)異常樣本。四個(gè)子集是不同類型的印刷電路板 (PCB)，具有相對(duì)復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，包括晶體管、電容器、芯片等。對(duì)于視圖中多個(gè)實(shí)例的情況，我們收集了四個(gè)子集：Capsules、Candles、Macaroni1 和 Macaroni2。Capsules 和 Macaroni2 中的實(shí)例在位置和姿勢(shì)上有很大不同。
垃圾分類、水下垃圾/口罩垃圾/煙頭垃圾
[1]AquaTrash垃圾識(shí)別數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2CdMGi
該數(shù)據(jù)集包含 369 張用于深度學(xué)習(xí)的垃圾圖像?？偣灿?470 個(gè)邊界框。共有 4 類 {(0: glass), (1:paper), (2:metal), (3:plastic)}
[2]口罩垃圾檢測(cè)｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2CYpbL
這個(gè)數(shù)據(jù)集是一個(gè)極具挑戰(zhàn)性的集合，包含從 1200 多個(gè)城市和農(nóng)村地區(qū)捕獲和眾包的 7000 多張?jiān)?Masks 圖像，其中每張圖像都由DC Labs 的計(jì)算機(jī)視覺專業(yè)人員手動(dòng)審查和驗(yàn)證。
數(shù)據(jù)集大?。?000+
捕獲者：超過 1200 多個(gè)眾包貢獻(xiàn)者
分辨率：99% 圖像高清及以上（1920x1080 及以上）
地點(diǎn)：拍攝于印度 900 多個(gè)城市
多樣性：各種照明條件，如白天、夜晚、不同的距離、觀察點(diǎn)等
使用設(shè)備：2020-2021 年使用手機(jī)拍攝
用途：口罩檢測(cè)、口罩隔離、垃圾口罩檢測(cè)等
[3]煙頭垃圾數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2KuC0k
該數(shù)據(jù)集由一組 2200 張合成合成的地面香煙圖像組成。它專為訓(xùn)練 CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）而設(shè)計(jì)。注釋：帶有自定義類別的分段對(duì)象檢測(cè) COCO 格式。 合成：圖像由自定義代碼自動(dòng)合成，利用 Python 圖像庫(kù)將隨機(jī)比例、旋轉(zhuǎn)、亮度等應(yīng)用到前景切口 地點(diǎn)：地上和煙頭的照片是在得克薩斯州奧斯汀拍攝的 相機(jī)： iPhone 8，原始像素分辨率 3024 x 4032
[4]水下垃圾檢測(cè)｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2RkRCH
該數(shù)據(jù)來(lái)自 J-EDI 海洋垃圾數(shù)據(jù)集。構(gòu)成該數(shù)據(jù)集的視頻在質(zhì)量、深度、場(chǎng)景中的對(duì)象和使用的相機(jī)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(xiàn)實(shí)世界環(huán)境中捕獲的，提供了處于不同衰減、遮擋和過度生長(zhǎng)狀態(tài)的各種物體。此外，水的清晰度和光的質(zhì)量因視頻而異。這些視頻經(jīng)過處理以提取 5,700 張圖像，這些圖像構(gòu)成了該數(shù)據(jù)集，所有圖像都在垃圾實(shí)例、植物和動(dòng)物等生物對(duì)象以及 ROV 上標(biāo)有邊界框。
[5]垃圾分類數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2YR4Ho
該數(shù)據(jù)集包含來(lái)自 12 個(gè)不同類別的生活垃圾的 15,150 張圖像；紙、紙板、生物、金屬、塑料、綠色玻璃、棕色玻璃、白色玻璃、衣服、鞋子、電池和垃圾。
[6]Kaggle 垃圾分類圖片｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/36mRLb
該數(shù)據(jù)集是圖片數(shù)據(jù)，分為訓(xùn)練集85%（Train）和測(cè)試集15%（Test）。其中O代表Organic（有機(jī)垃圾），R代表Recycle（可回收）
[7]生活垃圾｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/3dT4PS
大約9000多張獨(dú)特的圖片。該數(shù)據(jù)集由印度國(guó)內(nèi)常見垃圾對(duì)象的圖像組成。圖像是在各種照明條件、天氣、室內(nèi)和室外條件下拍攝的。該數(shù)據(jù)集可用于制作垃圾/垃圾檢測(cè)模型、環(huán)保替代建議、碳足跡生成等。
[8]垃圾溢出數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2fJocH
[9]SpotGarbage垃圾識(shí)別數(shù)據(jù)集｜數(shù)據(jù)集下載鏈接：http://suo.nz/2nfBho
圖像中的垃圾（GINI）數(shù)據(jù)集是SpotGarbage引入的一個(gè)數(shù)據(jù)集，包含2561張圖像，956張圖像包含垃圾，其余的是在各種視覺屬性方面與垃圾非常相似的非垃圾圖像。
