高分二號 (GF-2) 衛(wèi)星圖像大型土地覆蓋數(shù)據(jù)集

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GID 是具有高分二號 (GF-2) 衛(wèi)星圖像的大型土地覆蓋數(shù)據(jù)集。這個新的數(shù)據(jù)集被命名為高分影像數(shù)據(jù)集（GID），由于其覆蓋面大、分布廣、空間分辨率高等特點(diǎn)，與現(xiàn)有的土地覆蓋數(shù)據(jù)集相比具有優(yōu)勢。GID 由兩部分組成：大規(guī)模分類集和精細(xì)土地覆蓋分類集。大規(guī)模分類集包含 150 個像素級帶注釋的 GF-2 圖像，精細(xì)分類集由 30,000 個多尺度圖像塊加上 10 個像素級帶注釋的 GF-2 圖像組成。分別基于 5 個類別的訓(xùn)練圖像和驗證圖像收集并重新標(biāo)記 15 個類別的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和驗證數(shù)據(jù)。

DADA-seg

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DADA-seg 是一個按像素標(biāo)注的事故數(shù)據(jù)集，其中包含交通事故的各種關(guān)鍵場景。

Dark Zurich

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Dark Zurich 是一個圖像數(shù)據(jù)集，包含在夜間、黃昏和白天拍攝的總共 8779 張圖像，以及每張圖像的相機(jī)各自的 GPS 坐標(biāo)。這些 GPS 注釋用于構(gòu)建一天中的跨時間對應(yīng)關(guān)系，即，將每個夜間或黎明圖像與其白天對應(yīng)物相匹配。

斯坦福背景數(shù)據(jù)集

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斯坦福背景數(shù)據(jù)集是 Gould 等人引入的新數(shù)據(jù)集。(ICCV 2009)用于評估幾何和語義場景理解的方法。該數(shù)據(jù)集包含 715 張圖像，這些圖像選自現(xiàn)有的公共數(shù)據(jù)集：LabelMe 、 MSRC、 PASCAL VOC 和Geometric Context。我們的選擇標(biāo)準(zhǔn)是圖像是戶外場景，像素大約為 320 x 240，至少包含一個前景物體，并且地平線位于圖像內(nèi)（不需要可見）。

CIHP人體解析數(shù)據(jù)集

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Crowd Instance-level Human Parsing (CIHP) 數(shù)據(jù)集包含 38,280 張多人圖像，這些圖像具有精細(xì)的注釋、高外觀可變性和復(fù)雜性。該數(shù)據(jù)集可用于人體部分分割任務(wù)。

WoodScape自動駕駛魚眼數(shù)據(jù)集

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WoodScape 包含四個環(huán)視攝像頭和九項任務(wù)，包括分割、深度估計、3D 邊界框檢測和新型污染檢測。為超過 10,000 張圖像提供實例級別的 40 個類的語義注釋。