80+开源数据集资源汇总（包含目标检测、医学影像、关键点检测、工业检测等方向）
数据集下载汇总链接：https://www.cvmart.net/dataSets数据集将会不断更新，欢迎大家持续关注！
小目标检测
AI-TOD航空图像数据集
数据集下载地址：http://m6z.cn/5MjlYkAI-TOD 在 28,036 张航拍图像中包含 8 个类别的 700,621 个对象实例。与现有航拍图像中的目标检测数据集相比，AI-TOD 中目标的平均大小约为 12.8 像素，远小于其他数据集。
iSAID航空图像大规模数据集
数据集下载地址：http://m6z.cn/6nUrYe现有的 Earth Vision 数据集要么适用于语义分割，要么适用于对象检测。iSAID 是第一个用于航空图像实例分割的基准数据集。这个大规模和密集注释的数据集包含 2,806 张高分辨率图像的 15 个类别的 655,451 个对象实例。iSAID 的显着特征如下：(a) 大量具有高空间分辨率的图像，(b) 十五个重要且常见的类别，(c) 每个类别的大量实例，(d) 每个类别的大量标记实例图像，这可能有助于学习上下文信息，(e) 巨大的对象尺度变化，通常在同一图像内包含小、中和大对象，(f) 图像内具有不同方向的对象的不平衡和不均匀分布，描绘真实-生活空中条件，（g）几个小尺寸物体，外观模糊，只能通过上下文推理来解决，（h）由专业注释者执行的精确实例级注释，由符合良好规范的专家注释者交叉检查和验证定义的指导方针。
图片
TinyPerson数据集
数据集下载地址：http://m6z.cn/6vqF3T在 TinyPerson 中有 1610 个标记图像和 759 个未标记图像（两者主要来自同一视频集），总共有 72651 个注释。
Deepscores 数据集
数据集下载地址：http://m6z.cn/5xgYdYDeepScores 数据集的目标是推进小物体识别的最新技术，并将物体识别问题置于场景理解的背景下。DeepScores 包含高质量的乐谱图像，分为 300 0 000 张书面音乐，其中包含不同形状和大小的符号。拥有近一亿个小对象，这使得我们的数据集不仅独一无二，而且是最大的公共数据集。DeepScores 带有用于对象分类、检测和语义分割的基本事实。因此，DeepScores 总体上对计算机视觉提出了相关挑战，超出了光学音乐识别 (OMR) 研究的范围。
密集行人检测数据集
数据集下载地址：http://m6z.cn/6nUs1CWiderPerson 数据集是野外行人检测基准数据集，其图像选自广泛的场景，不再局限于交通场景。我们选择了 13,382 张图像并标记了大约 400K 带有各种遮挡的注释。我们随机选择 8000/1000/4382 图像作为训练、验证和测试子集。与 CityPersons 和 WIDER FACE 数据集类似，我们不发布测试图像的边界框基本事实。用户需要提交最终的预测文件，我们将进行评估。
加州理工学院行人检测数据集
数据集下载地址：http://m6z.cn/5N3Yk7加州理工学院行人数据集由大约 10 小时的 640x480 30Hz 视频组成，该视频取自在城市环境中通过常规交通行驶的车辆。注释了大约 250,000 帧（在 137 个大约分钟长的片段中），总共 350,000 个边界框和 2300 个独特的行人。注释包括边界框和详细的遮挡标签之间的时间对应关系。
NWPU VHR-10卫星图像数据集
数据集下载地址：http://m6z.cn/5UAbEWNWPU VHR-10 Dataset 是一个用于空间物体检测的 10 级地理遥感数据集，其拥有 650 张包含目标的图像和 150 张背景图像，共计 800 张，目标种类包括飞机、舰船、油罐、棒球场、网球场、篮球场、田径场、港口、桥梁和汽车共计 10 个类别。该数据集由西北工业大学于 2014 年发布，相关论文有《Multi-class geospatial object detection and geographic imageclassification based on collection of part detectors》、《A survey on objectdetection in optical remote sensing images》和《Learningrotation-invariant convolutional neural networks for object detection in VHRoptical remote sensing images》。
Inria 航空影像数据集
数据集下载地址：http://m6z.cn/6nUs6sInria 航空影像标注解决了遥感中的一个核心主题：航空影像的自动像素级标注（论文链接）。数据集特点：
- 覆盖面积 810 平方公里（405 平方公里用于训练，405 平方公里用于测试）
- 空间分辨率为 0.3 m 的航空正射校正彩色图像
- 两个语义类的地面实况数据：构建和非构建（仅针对训练子集公开披露）
- 这些图像涵盖了不同的城市住区，从人口稠密的地区（例如，旧金山的金融区）到高山城镇（例如，奥地利蒂罗尔的 Lienz）。
RSOD遥感图像数据集
数据集下载地址：http://m6z.cn/5EN96H它是一个开放的遥感图像目标检测数据集。数据集包括飞机、油箱、游乐场和立交桥。此数据集的格式为PASCAL VOC。数据集包括4个文件，每个文件用于一种对象。
- 飞机数据集，446张图片中有4993架飞机。
- 操场，189张图片中的191个操场。
- 天桥，176张图片中的180座天桥。
- 油箱，165张图片中的1586个油箱。
小目标检测数据集
数据集下载地址：http://m6z.cn/616t6R从Internet（例如YouTube或Google）上的图像/视频收集的四个小物体数据集，包括4种类型的图像，可用于小物体目标检测的研究。数据集包含四类：
- fly：飞行数据集，包含600个视频帧，平均每帧86±39个物体（648×72 @ 30 fps）。32张图像用于训练（1：6：187），50张图像用于测试（301：6：600）。
- honeybee：蜜蜂数据集，包含118张图像，每张图像平均有28±6个蜜蜂（640×480）。数据集被平均分配用于训练和测试集。仅前32张图像用于训练。
- seagull：海鸥数据集，包含三个高分辨率图像（624×964），每个图像平均有866±107个海鸥。第一张图片用于训练，其余图片用于测试。
- fish：鱼数据集，包含387帧视频数据，平均每帧56±9条鱼（300×410 @ 30 fps）。32张图像进行训练（1：3：94），65张图像进行测试（193：3：387）。
目标检测开源数据集
COCO2017数据集
COCO2017是2017年发布的COCO数据集的一个版本，主要用于COCO在2017年后持有的物体检测任务、关键点检测任务和全景分割任务。
火焰和烟雾图像数据集
数据集链接：http://m6z.cn/6fzn0f该数据集由早期火灾和烟雾的图像数据集组成。数据集由在真实场景中使用手机拍摄的早期火灾和烟雾图像组成。大约有7000张图像数据。图像是在各种照明条件（室内和室外场景）、天气等条件下拍摄的。该数据集非常适合早期火灾和烟雾探测。数据集可用于火灾和烟雾识别、检测、早期火灾和烟雾、异常检测等。数据集还包括典型的家庭场景，如垃圾焚烧、纸塑焚烧、田间作物焚烧、家庭烹饪等。本文仅含100张左右。
DOTA航拍图像数据集
数据集链接：http://m6z.cn/6vIKlJDOTA是用于航空图像中目标检测的大型数据集。它可以用于开发和评估航空图像中的目标探测器。这些图像是从不同的传感器和平台收集的。每个图像的大小在800×800到20000×20000像素之间，包含显示各种比例、方向和形状的对象。DOTA图像中的实例由航空图像解释专家通过任意（8 d.o.f.）四边形进行注释。
AITEX数据集文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-449236.html
数据集链接：http://m6z.cn/5DdJL1该数据库由七个不同织物结构的245张4096 x 256像素图像组成。数据库中有140个无缺陷图像，每种类型的织物20个，除此之外，有105幅纺织行业中常见的不同类型的织物缺陷（12种缺陷）图像。图像的大尺寸允许用户使用不同的窗口尺寸，从而增加了样本数量。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-449236.html
到了这里，关于吐血奉献精心整理的一大波数据集的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
