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Oxford-IIIT Pet 数据集

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简介：
Oxford-IIIT Pet数据集是由牛津大学与IIIT Hyderabad合作开发的一个包含37种不同品种、共计约1万张猫狗图片的数据集，每张图均附有标注的品系、种类和分割掩模。该数据集广泛用于宠物图像分类及姿态估计的研究中。 Oxford-IIIT宠物数据集是一个包含37个类别宠物的图像集合，每个类别的图片数量大约为100张，该数据集由牛津大学的Visual Geometry Group创建。这些图像在比例、姿势及照明方面存在显著差异，并且每一张图都有相关的品种标签、头部区域注释以及像素级别的三通道分割标注信息。

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  • Oxford-IIIT Pet 数据集
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    Oxford-IIIT Pet数据集是由牛津大学与IIIT Hyderabad合作开发的一个包含37种不同品种、共计约1万张猫狗图片的数据集，每张图均附有标注的品系、种类和分割掩模。该数据集广泛用于宠物图像分类及姿态估计的研究中。 Oxford-IIIT宠物数据集是一个包含37个类别宠物的图像集合，每个类别的图片数量大约为100张，该数据集由牛津大学的Visual Geometry Group创建。这些图像在比例、姿势及照明方面存在显著差异，并且每一张图都有相关的品种标签、头部区域注释以及像素级别的三通道分割标注信息。
     
  • Oxford-IIIT 宠物图像数据集
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    Oxford-IIIT宠物数据集是由牛津大学和印度Indraprastha理工学院联合开发的一个专门用于训练与测试图像分类算法的数据集，包含超过10,000张各类宠物（狗和猫）的图片。每张图片都被标注了品种信息，总共有37种不同的犬类和37种不同种类的猫。该数据集被广泛应用于计算机视觉领域中深度学习模型的研究与开发。 The Oxford-IIIT Pet Dataset是一个宠物图像数据集，包含37种不同的宠物种类，每种大约有200张图片，并且还包括了每个宠物的轮廓标注信息。
     
  • 猫狗分类：利用CNN在Oxford-IIIT-Pet数据集上进行图像识别
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    本研究采用卷积神经网络(CNN)技术，在Oxford-IIIT-Pet数据集上训练模型以实现对宠物猫和狗的精准分类，探索深度学习在动物图像识别中的应用。 猫狗分类使用的是牛津-IIIT宠物数据集。任务是对数据集中显示的每种动物进行分类。首先对猫和狗之间的品种进行分类，然后分别对猫和狗的不同品种进行分类，最后将不同种族混合在一起进行分类以增加难度。 步骤如下： 第一步：获取数据集 运行命令 `bash utils/get_dataset.sh` 第二步：预处理数据集 运行命令 `bash run_all_preprocessing.sh` 第三步：创建训练模型 运行命令 `bash run_all_models.sh` 第四步：要使用TensorBoard，请在新终端中输入以下命令，然后在浏览器中打开。 ``` tensorboard --logdir=./logs --port=6006 ```
     
  • IIIT文本识别数据集.zip
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    本资源包包含了一个用于训练和测试文本识别算法的数据集，由印度信息技术学院整理发布。内含丰富多样的文字图像样本，适用于光学字符识别（OCR）等领域研究。 文本识别数据集包括IIIT训练集的2000张图片和测试集的3000张图片，标签对应每张图片上的单词。train.txt和test.txt文件是经过过滤后的标签（去除了符号及少于三个字符的内容）。此外还有两个原始版本的未经过滤的标签文件，可以自行添加相应的文件路径或在我的主页下载带有路径信息的代码文件（python格式）进行使用。
     
  • Oxford 102 Flowers 图片数据集
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    Oxford 102 Flowers 数据集是由牛津大学植物学系提供的包含102种不同花卉及其特征的图像集合，每类花朵均拥有数十张高质量图片。 Oxford 102 Flowers Dataset 是一个用于图像分类的花卉集合数据集，包含102种花，每种花分为40到258张图片。该数据集由牛津大学工程科学系于2008年发布，并有一篇相关论文《Automated flower classification over a large number of classes》。
     
  • Oxford-102花卉图像分类数据集
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    Oxford-102花卉图像分类数据集包含超过十类别的102种不同种类的花朵的图片，用于训练和测试机器学习模型在复杂自然背景下准确识别花卉的能力。 Oxford 102 Flowers Dataset 是一个用于图像分类的花卉集合数据集，包含102种花，每种花有40到258张图片。该数据集于2008年由牛津大学工程科学系发布。它适用于深度学习研究者验证神经网络性能，并且主流的VGG、GoogLeNet和残差网络等模型都可以用于训练此数据集。对于初学者来说，这是一个很好的实践工具，可以将整个集合划分为6149张图片用作训练集，1020张图片作为验证集以及另外的1020张图片作为测试集。
     
  • Oxford花卉与文本描述数据集
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    Oxford花卉与文本描述数据集汇集了大量花卉图像及对应的文字描述，旨在促进计算机视觉和自然语言处理领域的交叉研究。 Oxford花卉数据集包含用于文本生成图像训练的数据。其中102flower子集中有8189张英国花卉的图像，每个图像对应text_c10中的十条描述性文本，共计8189*10条文本。
     
  • 配置完善的Oxford-102 Flower数据集 - DFGAN花卉数据集
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    DFGAN花卉数据集是基于Oxford-102 Flower数据集构建的一个配置完善的数据集合，包含多种花卉类别及其详细标注信息，适用于图像分类和生成模型训练。 本段落件包含配置好的Oxford-102 Flower数据集，可以直接用于DF-GAN 2022版本的训练与测试，也可以根据需要替换为自己的数据集进行训练。文件夹内包括图像数据集、文本数据集以及以下文件：flower_val256_FIDK0.npz、flower_text_encoder250.pth、flower_cat_dic.pkl、cat_to_name、captions_DAMSM.pickle和captions.pickle。 Oxford-102 Flower是牛津工程大学于2008年发布的用于图像分类的花卉数据集。该数据集包含8189张图像，这些图像被划分到103个不同的花卉类别中，涵盖了英国常见的各种花卉类型。整个数据集分为训练、验证和测试三个部分：每个类别的前十个图像是用来作为训练或验证的一部分；剩余的6129张图片则构成测试集（每种类型的花至少有20张图像）。 在各类别内，百香花拥有最多的图片数量，而桔梗、墨西哥紫菀、青藤、月兰、坎特伯雷钟和报春花这类花卉的数量最少，每个类别仅有40个样本。所有图像均被重新调整大小以确保最小尺寸为500像素。
     
  • 行人检测用的PET数据集.zip
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    本资料包包含一个专为行人检测设计的图像数据集，采用PET（Pictorial Elements and Textures）格式。该数据集旨在提升机器学习模型在复杂场景中识别行人的准确性与效率。 在计算机视觉领域，行人检测是一项关键技术，在智能交通、视频监控以及安全防护等方面有着广泛的应用。PET行人检测数据集为该领域的研究提供了宝贵的资源，它专门设计用于解决行人检测中的遮挡问题，并包含大量具有不同遮挡情况的图像，这对深度学习模型训练构成了极具挑战性的环境。 PET数据集的目标是推动研究人员在极端条件下（如部分遮挡、低光照等）提高行人检测精度和效率。该数据集中包含了大量形态各异且处于复杂背景或被其他物体部分遮挡的人体图像，因此成为评估与改进行人检测算法性能的理想平台。 每个行人实例的精确标注信息以矩形框的形式呈现于PET数据集之中，这对于监督学习尤其是基于深度学习的方法（如Faster R-CNN、YOLO和SSD）至关重要。通过在该数据集上训练这些模型可以提高它们应对现实世界复杂场景中的鲁棒性。 此外，PET数据集还可能包含不同级别的遮挡程度信息，这有助于研究人员探索如何处理不同程度的遮挡对行人检测的影响。例如，设计针对部分遮挡的特征提取方法或利用多尺度信息来提升检测效果等创新解决方案成为研究重点之一。 为了充分利用PET数据集，在模型开发过程中需要合理划分训练、验证和测试数据，并采用交叉验证技术以提高模型泛化能力。同时选择合适的优化算法并进行超参数调优也是必不可少的关键步骤。 性能评估通常会使用如平均精度（AP）、平均召回率（AR）以及F1分数等常见评价指标来量化模型在不同遮挡情况下的表现，从而指导进一步的改进工作。 综上所述，PET行人检测数据集是推动该技术进步的重要工具。它不仅促进了对遮挡问题的研究深入发展也为计算机视觉领域的研究人员提供了丰富的实践机会，有助于行人检测技术在未来复杂环境中的应用更加成熟和完善。
     
  • Oxford Radar RobotCar 数据集与开发工具下载链接
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    本页面提供牛津雷达RobotCar数据集及开发工具的免费下载，包含丰富的自动驾驶研究资源和代码示例，助力学术界与工业界的智能驾驶技术进步。 近年来基于毫米波扫描雷达的研究十分热门。许多同学想获取相关数据进行研究，但由于网络限制无法访问资源库。因此，我将牛津雷达数据集（Oxford Radar RobotCar Dataset）中的一个序列上传到了百度云盘，并附带了基本的开发工具（包括Matlab和Python版本）。有兴趣的同学可以下载学习参考。 该序列编号为：2019-01-10-14-36-48-radar-oxford-10k-partial，内含扫描雷达数据（502帧）、激光雷达数据、单双目相机图像、GPS信息、IMU传感器数据以及平台姿态的真值。 相关文献参考： The Oxford Radar RobotCar Dataset: A Radar Extension to the Oxford RobotCar Dataset