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日夜间数据集列表:包含昼夜标注的数据集合

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简介:
本数据集提供详尽的日间与夜间场景标注信息,旨在支持计算机视觉研究中的昼夜区分和图像理解任务。 日夜数据集列表收集了白天和黑夜的图像及其分割或检测注释的数据集: 1. Mapillary Vistas 数据集(ICCV2017):包含带有语义分割标签的街道图像,涵盖白天和夜晚场景,但未提供相应标签。 2. KAIST多光谱行人数据集(CVPR2015):由95,000对色温图像组成,每张图像大小为640x480像素、帧速率为20Hz。这些图像是从车辆视角采集的,并带有边界框注释,包括白天和夜晚的数据。 3. SYNTHIA(CVPR2016):提供逼真的城市场景渲染图像及精确的语义分割标签,涵盖白天和黑夜的不同光照条件。 RGBD数据集列表: 1. 纽约大学深度数据集V2(ECCV2012):记录了室内场景中的RGB与深度信息,并包含部分子集中带有语义分割标注的数据。参考的其他数据集仅包括单一时间段(白天或夜晚)内的图像。 城市景观数据集(CVPR2016),该数据集只含有白天或者黑夜图像的相关资料。

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    本数据集提供详尽的日间与夜间场景标注信息,旨在支持计算机视觉研究中的昼夜区分和图像理解任务。 日夜数据集列表收集了白天和黑夜的图像及其分割或检测注释的数据集: 1. Mapillary Vistas 数据集(ICCV2017):包含带有语义分割标签的街道图像,涵盖白天和夜晚场景,但未提供相应标签。 2. KAIST多光谱行人数据集(CVPR2015):由95,000对色温图像组成,每张图像大小为640x480像素、帧速率为20Hz。这些图像是从车辆视角采集的,并带有边界框注释,包括白天和夜晚的数据。 3. SYNTHIA(CVPR2016):提供逼真的城市场景渲染图像及精确的语义分割标签,涵盖白天和黑夜的不同光照条件。 RGBD数据集列表: 1. 纽约大学深度数据集V2(ECCV2012):记录了室内场景中的RGB与深度信息,并包含部分子集中带有语义分割标注的数据。参考的其他数据集仅包括单一时间段(白天或夜晚)内的图像。 城市景观数据集(CVPR2016),该数据集只含有白天或者黑夜图像的相关资料。
  • 车辆检测
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    本数据集包含大量经过严格标注的夜间车辆图像,旨在为自动驾驶及智能交通系统中的夜间场景识别与目标检测研究提供支持。 夜间车辆监测数据集已包含标注好的xml标签文件,分为训练集和测试集,总共有大约10000张图片。
  • 车辆识别(目检测)
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    本数据集专为夜间复杂环境下的车辆识别设计,包含大量标注清晰的图像样本,旨在提升模型在低光照条件下的目标检测能力。 该数据集适用于YOLO系列(包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9及更高版本)、Faster R-CNN 和 SSD 等模型的训练,包含夜间车辆、交通灯和其他交通目标识别。类别涵盖 car(汽车)、pedestrian(行人)、traffic light(交通灯)、traffic sign(路标) 、bicycle (自行车) 、bus (公交车) 、truck (卡车)和 rider(骑车人)。数据集包括5000张图片,以及相应的txt标签文件和指定类别信息的yaml文件。此外还有xml格式的标签文件提供。所有图像已按训练集、验证集及测试集划分好,可以直接用于模型训练。
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    本数据集包含丰富的序列标注训练样本,适用于命名实体识别、词性标注等任务,为自然语言处理研究提供强有力的支持。 在IT领域内,序列标注是一项关键任务,在自然语言处理(NLP)中有广泛应用。这项技术涉及给文本中的每个元素或单词分配特定标签的过程,例如词性标注、命名实体识别以及情感分析等。 此数据集专为这类任务设计,包含训练和测试所需的数据及对应标签。压缩包内有四个文件:`source_data.txt`, `source_label.txt`, `test_data.txt` 和 `test_label.txt`。前两个用于模型的训练过程,后两者则用来评估模型在新数据上的表现。 1. **源数据** (`source_data.txt`) 包含了供训练使用的原始文本序列。 2. **源标签** (`source_label.txt`) 提供这些原文本对应的标注信息,如名词、动词等基本类别或更复杂的实体类型(人名、地名等)。 3. **测试数据** (`test_data.txt`) 用于评估模型的泛化能力。训练完成后,通过此文件验证模型对未见过的数据集进行准确标记的能力。 4. **测试标签** (`test_label.txt`) 提供了与`test_data.txt`相对应的真实标注信息,以便计算如精度、召回率和F1分数等性能指标。 处理该数据集时,首先需要读取并预处理文本(例如分词、去除停用词),随后将它们转换成模型可以理解的形式。可以选择多种序列标注算法进行训练与测试,包括条件随机场(CRF)、长短时记忆网络(LSTM),以及基于Transformer的BERT等。 完成初始训练后,利用`test_data.txt`验证模型,并依据评估结果调整参数以提升其预测准确性。为了进一步优化模型性能,可以采用数据增强技术(如随机插入或替换词汇),并注意防止过拟合问题的发生。这可能需要使用正则化、提前停止策略或者dropout等方法。 该序列标注数据集为开发和研究提供了宝贵的基础资源,有助于推动NLP领域的进步与发展。
  • 香港车辆图像
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    本数据集收录了香港夜间各种环境下的车辆图像,旨在为低光照条件下的计算机视觉研究提供支持。 香港夜间多种类型车辆图像数据集:包括小汽车、出租车、巴士、小巴等,可用于夜间车辆检测识别研究。
  • 预处理1992-2020年灯光.zip
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    本资料包提供1992年至2020年的全球夜间灯光数据集,已经过预处理并可供直接分析使用。 1992年至2013年的DMSP/OLS夜间灯光影像经过相互校正、连续性校正等一系列处理后,形成了可用的长时间序列数据集。同样地,从2012年到2020年的NPP/VIIRS夜间灯光影像在完成年度合成、去噪和连续性校正等步骤之后,也得到了高质量的数据集。通过对DMSP/OLS与NPP/VIIRS两套影像的拟合处理,最终生成了覆盖更长时间跨度的夜间灯光数据序列。这些经过精细加工后的夜间灯光影像可以直接应用于城市建成区提取、GDP空间化分析以及各类社会经济指标和人口分布的空间量化研究中。
  • Yolov5车辆检测方案+权重++PyQt界面
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    本项目提供了一种基于Yolov5的夜间车辆检测解决方案,包含预训练模型权重及标注数据集,并集成PyQt用户界面。 该项目使用YOLOv5进行夜间场景下的车辆检测。训练权重基于几千张包含道路车辆的数据集,在输入尺寸为640x640的情况下获得,模型的mAP值达到90%以上。此外,项目代码包括一个pyqt界面,支持图片、视频以及调用摄像头进行实时目标检测,并提供相应的选择项。 数据集中包含了行人和汽车两类物体,标签文件分别以txt和xml格式保存在两个不同的文件夹中。整个系统基于PyTorch框架编写,使用Python语言实现。
  • 光照条件下括白天、带照明和不带照明)
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    该数据集包含不同光照条件下采集的数据,涵盖了白天自然光以及夜间有照明和无照明场景,适用于图像处理及机器学习研究。 光照数据集是计算机视觉研究中的一个重要资源,它包含在不同光线条件下拍摄的图像,旨在帮助研究人员测试并改进算法的实际表现能力。这里介绍的数据集中有三个主要类别:白天(day)、夜晚带照明(dark)以及夜晚无照明(night)。每个类别的图片数量大约为1000张。 以下是关于这些类别的详细介绍: **白天(Day)**: 这类图像包含在阳光充足的条件下的场景,光线均匀且充足。这使得色彩和细节都能清晰呈现出来。对于目标检测、图像识别以及自动驾驶等任务而言,在这种条件下进行测试尤为重要。研究人员可以利用此类图片训练模型以更好地理解并处理明亮环境中的视觉信息。 **夜晚带照明(Dark)**: 这类图像是在夜间但有路灯或其他光源的情况下拍摄的,尽管整体光线较弱,但仍足以让物体被识别出来。这模拟了城市夜间的实际场景,对于诸如夜间驾驶安全、监控摄像头应用或行人检测等任务具有重要意义。通过研究此类图像,可以帮助改善算法在低光照条件下的性能。 **夜晚无照明(Night)**: 这类图像是在一个几乎完全黑暗的环境中拍摄的,没有路灯或其他光源提供额外光线,仅有月光或星光作为微弱背景光源。这种极端情况对计算机视觉系统提出了更高挑战。通过研究此类图像,可以探索如何在极为有限光照条件下提高图像质量和识别准确性。 这些数据集的设计目的在于模拟现实世界中的各种照明变化条件,并帮助评估和优化算法的适应性和鲁棒性。通过对不同光线环境下的图片进行学习分析,模型能够更好地理解和应对复杂多变的实际应用场景。例如,在自动驾驶领域中,理解并处理不同的光照情况对于确保车辆安全至关重要;而在监控系统方面,则需要在全天候条件下准确识别图像中的关键信息。 总之,这些数据集为研究人员提供了一个全面的平台来开发和优化算法,以解决各种光线条件下的视觉问题,并进一步推动计算机视觉技术的发展。
  • 老鼠与明厨亮灶
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    本研究聚焦于数据分析中隐蔽问题(夜间老鼠)及透明监管环境(明厨亮灶)的影响,旨在探索提高数据质量和安全性的策略。 老鼠数据集包含两个部分:JPEGImages 和 Annotations。JPEGImages 文件夹中有超过 1050 张各种场景的老鼠图像,共有超过 1250 个老鼠标注框,并且每张图片都使用 labelimg 工具进行了人工标注,对应的 xml 标注文件放在了 Annotations 文件夹中。 该数据集的图片清晰、场景广泛,并经过精心挑选和人工标注。它适用于任意场景的老鼠检测任务,可以作为模板数据集用于训练老鼠检测模型。在应用特定场景时,只需加入部分特定场景的数据即可满足对该场景下老鼠的检测需求。这省去了收集、挑选和标注老鼠图像的时间,可以直接进行工程化应用。
  • 高速公路车辆训练.zip
    优质
    本资源为夜间高速公路车辆数据训练集,包含大量夜间高速公路行驶车辆图像及信息,适用于自动驾驶系统中目标识别与追踪算法的深度学习模型训练。 这些图片是在高速公路上通过车载前置摄像头拍摄的夜间前方车辆背面的照片。总共有5576张图片,其中分辨率为640*360的有2664张,分辨率为720*405的有2912张。