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场景分类数据集

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简介：
场景分类数据集是一系列标注了不同场景标签的图像集合，广泛应用于计算机视觉领域，旨在训练和测试场景识别与理解算法。 该数据集包含约25000张来自世界各地自然场景的图像。任务是确定可以将每张图像分类为哪种场景类型。相关文件包括test_WyRytb0.csv、train.csv以及Scene Classification_datasets.txt和Scene Classification_datasets.zip。

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  • 场景分类数据集
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    场景分类数据集是一系列标注了不同场景标签的图像集合，广泛应用于计算机视觉领域，旨在训练和测试场景识别与理解算法。 该数据集包含约25000张来自世界各地自然场景的图像。任务是确定可以将每张图像分类为哪种场景类型。相关文件包括test_WyRytb0.csv、train.csv以及Scene Classification_datasets.txt和Scene Classification_datasets.zip。
     
  • 抽烟场景数据集
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    抽烟场景数据集是一系列标注了人们在不同环境中吸烟行为的图片和视频集合，为研究和开发监控健康行为的技术提供支持。 抽烟数据集包含两个部分：JPEGImages文件夹与Annotations文件夹。JPEGImages文件夹内有超过4400张各种场景下的抽烟图像；而Annotations文件夹则存放着对应每一张图片的xml标注文件，共有超过4600个抽烟行为的标注框。 这些图片和对应的标注是由人工使用labelimg工具完成，并且数据集中的照片清晰、场景广泛，经过精心挑选。因此该数据集适用于各种场景下的抽烟检测任务，可以作为模板应用于特定场合下抽烟行为识别的研究与开发中。在需要针对特殊环境进行训练时，只需添加少量特定场景的数据即可满足需求。 此数据集省去了收集图像和人工标注的时间成本，并可以直接用于工程化应用。
     
  • Places365场景分类
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    Places365场景分类是基于深度学习的图像识别系统，能够精准地对图片中的场景进行分类和标注，涵盖大量日常生活环境。 Places365是Places2数据库的最新子集。它有两个版本：Places365-Standard和Places365-Challenge。其中，Places365-Standard包含来自365个场景类别的约180万张图像，每个类别最多有5000张图片。我们已经在Places365-Standard上训练了各种基线CNN，并已发布这些模型。 同时，Places365-Challenge版本包括大约620万张图片和所有来自Places365-Standard的图片（总计约800万张），每个类别最多有40,000张图像。 Places365-Challenge将在2016年的Places2挑战赛中使用，该赛事与当年ECCV会议期间举行的ILSVRC和COCO联合研讨会一同举行。
     
  • NWPU-RESISC45 遥感图像场景分类数据集（完整版下载）
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    该数据集包含来自45个不同场景类别的遥感图像，旨在促进复杂和多样化的地表覆盖识别研究。提供完整下载以支持学术与工业界的应用探索。 该数据集包含31500张遥感图像，每个类别有700张图片。每一张图像是256×256像素大小，具有丰富的细节信息。 具体类别的名称包括：飞机、机场、棒球场、篮球场、海滩、桥梁、灌木丛地（chaparral）、教堂、圆形农田区域、云层（cloud）、商业区、密集住宅区、沙漠地带、森林地区、高速公路（freeway）、高尔夫球场（golf course）、地面跑道场地（ground track field）、港口码头（harbor）、工业区、交叉路口（intersection）、岛屿景观、湖泊水域、草地（meadow）、中密度居民区和移动房屋公园等。
     
  • 基于15类开源数据集的图像场景分类与识别研究
    优质
    本研究聚焦于利用15种不同的开源图像数据集进行场景分类和识别的技术探索，旨在提升计算机视觉领域中场景理解的准确性和效率。 图像场景识别基于一个包含15类数据的开源数据集进行场景图像的分类和识别工作。
     
  • 15个场景的数据集合
    优质
    本数据集合包含了丰富多样的场景，总计15类，旨在为研究和开发提供全面而真实的环境支持。 进行图像场景识别基于15类开源数据集，利用该数据集对场景图像进行分类和识别。
     
  • 用于ResNet分类网络的场景分类数据集（含4400余张图片及训练/验证集划分）.zip
    优质
    本资料包提供了一个专为ResNet分类网络设计的数据集，内含超过4400张图像，并详细划分了训练与验证集，适用于各类场景分类任务。 Resnet分类网络可用的场景分类数据集包含4400多张图片，并已划分好训练集和验证集。该数据集中包括15种不同类型的场景照片：卧室、郊区、工业区、厨房、客厅、海岸、森林、高速公路、建筑、山川、田野、街道、高楼大厦、办公室和超市，每类场景的照片数量分布均匀，适合算法拟合使用。利用Resnet34训练分类模型时，准确率可以达到98%。
     
  • 多场景高光谱数据集.txt
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    多场景高光谱数据集包含丰富、多样化的地物信息，旨在推动高光谱图像处理与分析技术的发展。该数据集涵盖不同环境下的高光谱影像，适用于各类科研和应用需求。 多个遥感高光谱数据集可从网盘下载，包括UC Merced Land-Use Data Set、220 Band AVIRIS Hyperspectral Image Data Set等，总大小为2.08G。