计算机视觉数据集 [关闭]

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【中文标题】计算机视觉数据集 [关闭]【英文标题】:Computer vision datasets [closed] 【发布时间】:2011-07-25 08:54:37 【问题描述】:

我正在测试用于图像分类的计算机视觉算法。我想找到一个包含几类对象的数据集,例如猫和狗。该数据集应具有每个类别内的所有可变性,这是由于该类别的内在可变性。也就是说,我不想担心从不同视点或在不同照明条件下拍摄的照片等。几乎所有类别内的可变性都应该归因于该类别的内在可变性,例如。猫的类别将包含许多不同的图像,因为猫实际上看起来彼此不同,而不是因为图像是在不同的条件下生成的。

最好将对象“切掉”(在统一的背景上)。数据集的大小并不重要。合成图像(可能使用 3D 图形软件生成)也可以。图像需要标有它们的类别。

有人知道这样的数据集吗?

【问题讨论】:

【参考方案1】:

Computer Vision Online 似乎有一个非常全面的 CV 和图像处理数据集列表: http://computervisiononline.com/datasets

【讨论】:

这是另一个数据集集合riemenschneider.hayko.at/vision/dataset【参考方案2】:

几年前我用这个库尝试过支持向量机:

http://www.cs.columbia.edu/CAVE/software/softlib/coil-100.php

【讨论】:

【参考方案3】:

试试 caltech 256 数据集:http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech256/

它还将为您提供与社区中使用的其他算法进行比较的良好基础。

【讨论】:

我对 caltech101 很熟悉。像 caltech 101 和 256 这样的数据集的目的是相似的,但与我正在寻找的不同。在 caltech 101 中,对象的大小几乎相同,并且在图像中居中,但这并没有得到很好的控制(这不是重点)。我对一个数据集特别感兴趣,其中所有对象都被标准化为相同的视图,最好在灰色背景上剪掉。这意味着我正在寻找一个非常“简单”的数据集...... Caltech 很简单,MSR 颜色也很简单。看到这个(people.csail.mit.edu/torralba/publications/datasets_cvpr11.pdf)【参考方案4】:

我列出了一些我们在攻读博士学位期间一直在研究的图像数据集 - 但您应该可以在网络上找到大量此类数据集。根据您的描述,您正在寻找具有groundtruth 的对象识别任务或分割数据集。

ALOI Dataset 可能会让您感兴趣: “ALOI 是一千个小物体的彩色图像集合,为科学目的而记录。为了捕捉物体记录中的感官变化,我们系统地改变每个物体的视角、照明角度和照明颜色,并额外捕获了宽- 基线立体图像。我们记录了每个对象的一百多张图像,总共产生了 110,250 张图像用于集合。"

traffic sign recognition datset 对您来说可能也很有趣。 IIRC 还有用于交通标志的地面实况分割掩码。

在任何一种情况下,您都应该能够用您想要的任何东西替换背景(如果您想让任务更复杂一点)。

祝你好运(如果它仍然相关)。

【讨论】:

【参考方案5】:

我认为CIFAR dataset 可能会对您有所帮助。它说它涉及 8000 万个微小图像数据集的标记子集。通过提供的方式在 Python、Matlab 或 C(二进制版本)上加载数据集似乎很容易。

【讨论】:

CIFAR 不起作用的原因与 Caltech256 不起作用的原因相同。我真的需要标准化图像,例如剪出相同大小的猫和狗,面对相同的方向,相同的照明等。不过还是谢谢..【参考方案6】:

也就是说,我不想担心从 不同的观点或在不同的照明条件下等。 几乎所有类别内的可变性都应归因于 该类别的内在可变性,例如猫的类别将 包含许多不同的图像,因为猫实际上看起来不同 从彼此,不是因为图像是在不同的情况下产生的 条件。

这不太现实。事实上,您最终会得到一个在实践中根本无法工作的系统——或者只能在非常受限的环境中工作。

我知道的一个这样的数据集(我不关心这样的数据集)是UIUC car datasets。 该数据库包含用于评估对象检测算法的汽车侧视图图像。 (单尺度+多尺度)

【讨论】:

【参考方案7】:

尝试 PASCAL、ImageNet 和 SUN。加州理工学院和 MSRC 已经过时了。

您可能还想阅读这篇论文:Unbiased Look at Dataset Bias - Torralba(MIT) & Efros (CMU):people.csail.mit.edu/torralba/publications/datasets_cvpr11.pdf‎

【讨论】:

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