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The Enhanced Cohn-Kanade Dataset (CK+)

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简介：
《增强版科恩-卡内基数据集（CK+）》是对经典面部表情数据库的扩展和优化版本，包含更多详细标注的面部图像序列，广泛应用于计算机视觉与机器学习研究领域。 Bai渡Yun链接内含CK和CK+两个完整数据集，仅可用于人脸表情识别的学术研究。The Extended Cohn-Kanade Dataset (CK+) 是一个用于动作单元和特定情感表达的完整数据集。

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  • The Enhanced Cohn-Kanade Dataset (CK+)
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    《增强版科恩-卡内基数据集（CK+）》是对经典面部表情数据库的扩展和优化版本，包含更多详细标注的面部图像序列，广泛应用于计算机视觉与机器学习研究领域。 Bai渡Yun链接内含CK和CK+两个完整数据集，仅可用于人脸表情识别的学术研究。The Extended Cohn-Kanade Dataset (CK+) 是一个用于动作单元和特定情感表达的完整数据集。
     
  • Pyramidal Implementation of the Lucas-Kanade Feature Tracker...
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    本文介绍了Lucas-Kanade特征跟踪算法的一种金字塔实现方法，能够高效地计算图像序列中的像素点运动矢量。 **Lucas-Kanade 特征追踪算法的金字塔实现** 由 Bruce Lucas 和 Takeo Kanade 于1981年提出的 Lucas-Kanade (LK) 光流法是一种经典且广泛应用的图像序列特征追踪方法。该方法基于小运动假设，即在连续帧之间移动的距离较小，可以近似为线性变化。通过最小化光流场中的局部能量函数来估计像素级别的位移矢量。为了处理大范围运动并提高计算效率，在实际应用中通常会采用金字塔结构。 **引入金字塔** 解决大规模运动问题的关键在于使用金字塔结构。该方法创建了多尺度图像表示，使得在不同层级分析时，像素的移动幅度相对较小。LK算法会在每个层级执行一次迭代优化过程，从而逐步提升追踪精度。低层光流估计为高层提供了初始值，减少了全局搜索复杂度并提高了计算速度。 **算法步骤** 1. **初始化**: 选择一个起始帧，并使用角点检测器（如SIFT或Harris）找到感兴趣的特征点。 2. **构建金字塔**: 创建图像的多级下采样版本。每个层级中的图像尺寸减半，以减少计算量并处理更大的运动范围。 3. **光流估计**: 在最顶层对每一个选定的特征点应用LK算法，通过求解线性方程组来找到最佳像素位移，最小化相邻帧之间的亮度变化。 4. **金字塔下采样**: 将上一层的结果进行插值并应用于下一层。这一过程称为“上推”(up-warping)。 5. **迭代优化**: 在每一层重复光流估计步骤，并使用前一层的输出作为初始条件，逐级向下直至最底层。 6. **终止条件**: 当达到预定迭代次数、误差阈值或金字塔最低层级时停止算法。 7. **特征点更新**: 根据最后一层的结果来更新特征点的位置。 **优化与改进** 尽管Pyramidal Lucas-Kanade 方法显著提高了计算效率，但仍面临如漂移、光照变化和遮挡等挑战。为了进一步提高追踪性能，可以采用以下策略： - 逆复合光流模型 (Bounded Inverse Compositional, BIC)：更准确地处理较大运动。 - 多通道光流估计：考虑颜色信息以增强鲁棒性。 - 动态调整搜索窗大小：根据局部变化动态设置搜索窗口，适应不同情况下的运动需求。 - 重初始化策略: 当追踪失败时使用其他特征检测器重新开始。 通过深入理解这些技术和方法，开发者可以更好地应用Lucas-Kanade 特征追踪算法到视频分析、运动估计和视觉跟踪等领域。
     
  • 电影数据集 - The Movies Dataset
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    《The Movies Dataset》是一部全面收录了大量电影信息的数据集合，涵盖从经典影片到当代佳作的各种细节。 数据集包含2017年7月或之前发行的电影。数据点包括演员、剧组、剧情关键字、预算、收入、海报、发行日期、语言、制作公司、国家/地区、TMDB投票数和平均投票数。该数据集中包含了多个文件，分别是keywords.csv, credits.csv, links.csv, links_small.csv, movies_metadata.csv 和 ratings.csv。
     
  • 电影数据集-The Movies Dataset
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    《电影数据集》包含了丰富的电影信息资源，包括影片概述、人物角色、情节摘要等，为研究者和开发者提供了一个全面了解电影世界的平台。 该数据集来自TMDB和GroupLens的数据集合。电影的详细信息、字幕和关键字是从TMDB开放API获取的。虽然产品使用了TMDb API，但并未得到TMDb的认可或认证。此外，他们的API还可以访问许多其他电影、演员、女演员、剧组成员以及电视节目中的数据。 提供的文件包括： - credits.csv - keywords.csv - links.csv - links_small.csv - movies_metadata.csv - ratings_small.csv - ratings.csv
     
  • 咸淡的数据集——The Brackish Dataset
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    《咸淡的数据集》（The Brackish Dataset）是一份独特的数据集合，涵盖了从淡水到海水之间各种盐度下的生态、化学和物理特性，为研究环境变化提供宝贵资源。 数据集已于2020年8月25日更新，以修复一系列错误的否定注释，并添加了约14,000个新注释。这是首个公开发布的欧洲水下图像数据集，包含了鱼、蟹及其他海洋生物的边界框标注信息。该数据集包含train.txt、test.txt和valid.txt文件，以及The Brackish Dataset_datasets..txt和The Brackish Dataset_datasets..zip文件。
     
  • The BSDS300: A Segmentation Dataset and Benchmark from Berkeley
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    BSDS300是由伯克利大学提供的一个图像分割数据集和基准，包含200张训练/测试图片，用于评估计算机视觉中图像理解与分割算法的性能。 BSDS300数据集为图像分割和边缘检测的研究提供了基准标准；该数据集由30名人类受试者完成，其中一半的受试者使用彩色图像进行手工分割任务，另一半则使用灰度图像。BSDS300数据集分为包含200张图像的训练集和100张图像的测试集。此外，还有一个名为BSDS300 human的数据集，它包含了每位受试者完成的手工标记信息。
     
  • Atrial-Fibrillation-Detection-in-the-BIH-MIT-Dataset: From Physionet...
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    本文探讨了在BIH MIT数据集上进行心房颤动检测的方法，并利用PhysioNet平台进行了实验分析和验证。 心房颤动检测来自 BIH-MIT 数据库。从 Physionet 的心房颤动数据库获取数据，并尝试使用多种统计方法来检测心房颤动。MATLAB 代码加载到此代码中的数据集位于相关资源中。
     
  • FCN-TensorFlow-ADE20k: An Implementation of FCN8s on the ADE Dataset...
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    本项目是基于TensorFlow实现的FCN8s模型在ADE20K数据集上的应用，旨在推动场景解析领域的研究进展。 FCN8s张量流ADE20k 1. 简介：这是使用tensorflow在数据集ADE20k上的全连接网络（跨8步）实现。该实现主要基于其他GitHub中的两个开源项目。 资料集竞赛框架arXiv论文以及相关文献为本项目的参考依据，具体包括“FCN tensorflow 1.4”和“python 3.6”。 2. 如何运行 - 下载并提取数据集：下载ADE20k的.zip文件。将此压缩包放置在./Data_zoo/MIT_SceneParsing/目录下，并解压。 - 开始训练：只需执行FCN_train.py脚本即可开始模型训练过程。 - 测试模型：通过运行FCN_test.py来测试已有的模型性能，默认情况下，它会自动测试前100个验证图像。由于验证数据集包含2000张图片，因此如果需要进行更多数量的图像测试，请调整变量TEST_NUM（例如将其设置为1000）。 - 使用模型预测：将要推断分析的.jpg格式图像放入./infer文件夹中，并确保存在一个名为./output的目录以保存输出结果。
     
  • 街景文字数据集 - The Street View Text Dataset
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    《街景文字数据集》是由谷歌公司发布的一个大型图像数据集合，其中包含从Google街景图片中提取出的文字样本及其标注信息，广泛应用于计算机视觉和光学字符识别等领域。 街景文字（SVT）数据集是从Google街景图像中获取的。这些图像中的文本具有较高的可变性，并且通常分辨率较低。在处理室外街道级图像时，我们注意到两个特征：一是图片中的文字大多来自商业标牌；二是可以通过地理业务搜索轻松获得公司的名称。