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來自不同行業領域的50多個物件檢測資料集

2020-11-08 01:41:14 其他

作者|Abhishek Annamraju
編譯|Flin
來源|medium

計算機視覺是一個快速發展的領域，每天都有大量的新技術和演算法出現在不同的會議和期刊上，說到目標檢測，理論上你會學到很多演算法，比如Faster-rcnn、Mask rcnn、Yolo、SSD、Retinenet、級聯rcnn、Peleenet、EfficientDet、CornerNet…，這張演算法清單是永遠列不完的！

通過將其應用到不同的資料集來鞏固你的學習經驗總是有益的！！！

這樣一來，你往往會更好地理解演算法，并且可以直觀了解哪些演算法可以在哪種資料集上運行，

我們在Monk Computer Vision Org的開源團隊編制了一個物件檢測，影像分割和動作識別資料集的串列，并針對每個物件創建了簡短的教程，供你使用這些資料集并嘗試不同的物件檢測演算法

下面提到的是物件檢測資料集的簡短串列，有關它們的簡短詳細資訊以及使用它們的步驟，資料集來自以下領域：

★農業
★高級駕駛員輔助和自動駕駛汽車系統
★時尚，零售和營銷
★野生動物
★體育
★衛星成像
★醫學成像
★安全和監視
★水下成像

….. 以及更多！！！！！

完整串列可在github上找到相關的使用說明和訓練代碼

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/tree/master/application_model_zoo

與農業有關的資料集

A）Winegrape檢測資料集

  • https://github.com/thsant/wgisd

*目標：檢測葡萄園中的葡萄簇

*應用：監測生長并分析產量

*詳細資訊：300幅影像，帶有5個葡萄類別的4400個邊界框

*如何利用資料集并使用YoloV3管道構建自定義檢測器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Wine Grape Instance Detection Dataset.ipynb

B）全球小麥檢測資料集

  • https://www.kaggle.com/c/global-wheat-detection/data

*目標：檢測田間的小麥作物

*應用：監測生長并分析產量

*詳細資訊：帶有100K +批注的3430影像

*如何利用資料集并使用EfficientDet-D4管道構建自定義檢測器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Global Wheat Detection Kaggle (Starter Code) .ipynb

先進的駕駛員輔助和自動駕駛汽車系統相關資料集

A）LISA交通標志檢測資料集

  • http://cvrr.ucsd.edu/LISA/lisa-traffic-sign-dataset.html

*目標：用于檢測和分類行車記錄儀影像中的交通標志

*應用：交通標志識別是自動駕駛的規則設定程式

*詳細資訊：在47種美國標志型別上的6610幀上有7855個注釋

*如何利用資料集并建立自定義使用EfficientDet-D3管線的探測器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/example_zoo/Example - LISA Traffic Sign Recognition (Multi-GPU).ipynb

*此存盤庫又多了一個資料集

  • LISA車輛檢測資料
    • http://cvrr.ucsd.edu/LISA/vehicledetection.html

B）低光照條件下的物體檢測

  • https://github.com/cs-chan/Exclusively-Dark-Image-Dataset

*目標：在低光照條件下檢測道路上的物體——霧，霧霾，下雨等

*應用：這是自動駕駛汽車中的重要組成部分，因為它能夠檢測物體，因此在不利條件下屬于更安全的車輛

*細節：在12種不同物件型別上的7500幀上的15K +注釋

*如何利用資料集和使用EfficientDet-D3管道構建自定義檢測器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/example_zoo/Example - Object Detection in low lighting conditions.ipynb

C）LARA交通燈檢測資料集

  • http://www.lara.prd.fr/benchmarks/trafficlightsrecognition

*目標：檢測交通信號燈并將其分類為紅色，綠色和黃色

*應用程式：可以為道路網路交叉口的adas和自動駕駛汽車系統設定規則

*詳細資訊：三種交通型別的11K幀和20K +注釋燈光

*如何利用資料集并建立使用Mmdet-Faster-Rcnn-fpn50管道自定義檢測

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Lara Traffic Lights Detection Dataset.ipynb

D）使用紅外影像進行人檢測

  • https://camel.ece.gatech.edu/

*目標：用于檢測紅外影像中的人

*應用：自動駕駛汽車配備了紅外攝像頭以檢測惡劣條件下的物體

*詳細資訊：30個帶有1K +注釋的視頻序列

*如何利用資料集并使用Mx-Rcnn管道構建自定義檢測器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - person detection in infrared images.ipynb

E）坑洼檢測資料集

  • https://www.kaggle.com/chitholian/annotated-potholes-dataset

*目標：從道路影像中檢測坑洼

*應用：檢測道路地形和坑洼可實作平穩行駛，

*詳細資訊： 700個在坑洼處帶有3K +注釋的影像

*如何利用資料集和使用M-Rcnn管道構建自定義檢測器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Pothole detection on roads.ipynb

F）Nexet車輛檢測資料集

  • https://www.kaggle.com/solesensei/nexet-original

*目標：檢測車輛的道路影像

*應用：檢測車輛是自動駕駛的主要組成部分

*詳細資訊：7000種影像，在6種型別的車輛上具有15K +注釋

*如何利用資料集并使用Tensorflow Object Detection構建自定義檢測器API

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Nexet Dataset Vehicle Detection.ipynb

G）BDD100K Adas資料集

  • https://www.kaggle.com/solesensei/solesensei_bdd100k

*目標：檢測道路上的物體

*應用：檢測車輛，交通標志和人是自動駕駛的主要組成部分

*詳細資訊：100K影像，對10種型別的物件提供250K +注釋

*如何利用資料集并建立自定義使用Tensorflow物件檢測API的檢測器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - BDD100K dataset with TensorRT optimization.ipynb

H）Linkopings交通標志資料集

  • http://www.cvl.isy.liu.se/research/datasets/traffic-signs-dataset/

*目標：檢測影像中的交通標志

*應用：檢測交通標志是了解交通規則的第一步

*詳細資訊：3K影像，對40多種型別的交通標志提供5K +注釋

**如何利用資料集并使用Mmdet-Cascade Mask-Rcnn構建自定義檢測器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Linkopings Traffic Sign Dataset.ipynb

時尚、零售和營銷相關資料集

A）廣告牌檢測（二次采樣OpenImages資料集）資料集

  • https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html

*目標：檢測影像中的廣告牌

*應用程式：檢測廣告牌是自動分析整個城市營銷活動的關鍵部分

*詳細資訊：2K影像，廣告牌上帶有5K +注釋

*如何利用資料集并使用Retinanet構建自定義檢測器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Billboard (Hoarding detection).ipynb

B）DeepFashion2時尚元素檢測資料集

  • https://github.com/switchablenorms/DeepFashion2

*目標：檢測影像中的時尚產品，服裝和配飾

*應用程式：應用程式時尚檢測有著從資料排序到推薦引擎的巨大應用

*詳細資訊：490K影像，帶有約100個注釋物件類

*如何利用資料集并建立自定義CornetNet-Lite管道檢測儀

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Fashion detector on DeepFashion2 Dataset.ipynb

*另一個與時尚相關的資料集是淘寶商品資料集

  • http://www.sysu-hcp.net/taobao-commodity-dataset/

C）Qmul-OpenLogo徽標檢測資料集

  • https://qmul-openlogo.github.io/

*目標：檢測自然影像中的不同徽標

*應用：分析視頻和自然場景中徽標出現的頻率對營銷至關重要

*詳細資訊：16K訓練圖片，包括各種品牌的標識——食品、車輛、連鎖餐廳、送貨服務、航空公司等

*如何利用資料集并使用mx-rcnn管道構建自定義檢測器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - logo detection.ipynb

與體育相關的資料集

A）足球檢測資料集（從OpenImages資料集進行二次采樣）

  • https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html

*目標：在視頻中跨幀檢測足球

*應用：檢測足球位置在越位等自動分析情況中至關重要

*詳細資訊：約3K訓練影像，

*如何利用資料集并使用yolo-v3管道構建自定義檢測器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - FootBall detection.ipynb

B）撲克牌型別檢測

  • https://www.kaggle.com/luantm/playing-card

*目標：檢測自然影像中的紙牌并分類紙牌型別

*應用：可能的應用是分析不同紙牌游戲的獲勝幾率

*詳細資訊：52種紙牌型別中500張以上的影像

*如何利用資料集并建立自定義使用mx-rcnn管道的檢測器

  • https://www.kaggle.com/luantm/playing-card

C）熱影像中的足球運動員檢測

  • https://www.kaggle.com/aalborguniversity/thermal-soccer-dataset

*目標：使用熱影像定位和跟蹤玩家

*應用：跟蹤游戲中的玩家是生成分析的關鍵部分

*詳細資訊：超過5K +注釋的3K +影像，

*如何利用資料集和使用mmdet quick-rcnn管道構建自定義檢測器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Thermal Soccer - (Player Detection).ipynb

與安全和監視相關的資料集

A）CCTV交通攝像頭中的MIO-TCD車輛檢測

*目標：檢測閉路電視攝像機中的車輛

*應用：檢測閉路電視攝像機中的車輛是安全監控應用中的關鍵部分

*詳細資訊：113K影像，在5種以上型別的車輛上具有200K +注釋

*如何利用資料集并使用Mmdet-Retinanet管道構建自定義檢測器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - MIO-TCD Vehicle Localization Dataset.ipynb

B）WIDER人員檢測資料集

  • https://wider-challenge.org/2019.html

*目標：在閉路電視和自然場景影像和視頻中檢測人員

*應用：基于CCTV的人員檢測構成安全和監視應用程式的核心

*詳細資訊：10K +影像以及20K +注釋可檢測行人

*如何利用資料集并建立自定義使用Cornernet-Lite管道的探測器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Fashion detector on DeepFashion2 Dataset.ipynb

C）防護裝備-頭盔和背心檢測

  • https://github.com/ciber-lab/pictor-ppe

*目標：檢測人員的頭盔和背心

*應用：這是安全合規性監視中不可或缺的一部分

*詳細資訊：1.5K +影像以及2K +注釋可檢測人員，頭盔和背心

*如何利用資料集和構建自定義檢測器使用Mmdet — Cascade RPN

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Protective gear - helmet and vest detection.ipynb

D）視頻中的例外檢測

  • https://www.crcv.ucf.edu/projects/real-world/

*目標：根據視頻中執行的操作對視頻進行分類

*應用：實時檢測例外有助于阻止犯罪

*詳細資訊：對應于10個例外類別的1K +視頻，

*如何利用資料集和使用mmaction-tsn50管道構建自定義分類器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - UCF101 Action Recognition.ipynb

醫學影像資料集

A）超聲臂叢神經（BP）神經分割資料集

  • https://www.kaggle.com/c/ultrasound-nerve-segmentation/data

*目標：在超聲影像中分割某些神經型別

*應用：通過使用可阻塞或減輕源頭疼痛的留置導管，有助于改善疼痛管理，

*詳細資訊： 11K +影像以及相關的實體蒙版，用于檢測神經

*如何利用資料集并構建自定義檢測器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Ultrasound nerve segmentation.ipynb

B）細胞中的PanNuke癌癥實體分割

  • https://www.kaggle.com/andrewmvd/cancer-inst-segmentation-and-classification

*目標：在幻燈片影像中分割不同的細胞型別

*應用程式：自動分析兆位元組資料中癌細胞和死細胞的存在

*詳細資訊：3K+影像，帶有用于檢測不同單元型別的關聯實體掩碼

*如何利用資料集和構建定制檢測器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - PanNuke Dataset CellType Instance Segmentation.ipynb

衛星成像資料集

A）衛星影像中的道路分割

  • https://www.kaggle.com/insaff/massachusetts-roads-dataset

*目標：在衛星影像中分割道路線

*應用：幫助城市規劃和道路監控

*詳細資訊：1K +影像和相關實體遮罩可檢測不同的道路區域

*如何利用資料集并構建自定義檢測器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Road segmentation on Satellite Imageset.ipynb

B）在合成生成的月球影像中的可穿越區域分割

  • https://www.kaggle.com/romainpessia/artificial-lunar-rocky-landscape-dataset

*目標：分割巖石并在月球影像中找到可穿越的區域

*應用：自主漫游車路徑規劃中的基本元素

*詳細資訊：帶有相關實體蒙版的10K +影像以檢測不同的巖石和平坦的地面

*如何利用資料集并構建定制檢測器

C）衛星影像中的汽車和游泳池檢測

  • https://www.kaggle.com/kbhartiya83/swimming-pool-and-car-detection

*目標：在衛星影像中檢測車輛和游泳池

*應用：這是財產稅估算中的關鍵部分

*詳細資訊：3.5K+圖片，汽車和游泳池上有5K+注釋標簽

*如何利用資料集并使用cornernet lite管道構建自定義檢測器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Car and Pool Detection.ipynb

D）航空影像中的道路和居民區分割

  • https://www.kaggle.com/cceekkigg/berlin-aoi-dataset

*目標：在衛星影像中分割道路和居民區

*應用：這是財產稅估算中的關鍵部分

*詳細資訊：帶有分割蒙版的100幅超高解析度影像

*如何利用資料集和構建自定義檢測器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - CitySeg Dataset Road and Houses Segmentation.ipynb

*另一個類似的道路分割資料集和相關的訓練代碼

  • 資料集：https://www.kaggle.com/srikaranand/road-segmentation-dataset
  • 訓練代碼：https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Road Segmentation in Satellite Images - 2.ipynb

E）衛星影像中的水體分割

  • https://www.kaggle.com/franciscoescobar/satellite-images-of-water-bodies

*目標：在衛星影像中分割水體

*應用：了解水體如何隨時間變化和演變非常重要

-帶有分割蒙版的100幅超高解析度影像

*如何利用資料集并構建自定義檢測器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Water Body Segmentation.ipynb

*另一個此類資料集是DeepGlobe土地覆寫分類及其相關的使用準則

  • 資料集：https://competitions.codalab.org/competitions/18468#participate-get_starting_kit
  • 相關使用準則：https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - DeepGlobe Land Cover Classification.ipynb

野生動物相關資料集

A）老虎檢測資料集（從OpenImages采樣）

  • https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html

*目標：檢測自然和無人機影像中的老虎

*應用：監視瀕臨滅絕的物種

*詳細資訊：帶有4k +注釋的2K +影像，

*如何利用資料集和使用Cornernet-lite管道構建自定義檢測器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Tiger detection using Cornernet-Saccade (No Val Dataset).ipynb

*另外一個這樣的資料集可以是猴子檢測資料集及其相關的教程

  • 猴子檢測資料集：https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html
  • 相關的教程：https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Monkey detection in the wild.ipynb

B）斑馬和長頸鹿檢測資料集

  • https://lev.cs.rpi.edu/public/datasets/wild.tar.gz

*目標：檢測自然和無人機影像中的斑馬和長頸鹿物種

*應用：監視瀕危物種

*詳細資訊：帶有5k +注釋的5K +影像，

*如何使用資料集并使用efficiencydet-d3管道構建自定義檢測器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Wildlife Localization - (Giraffes%2C Zebras%2C Impalas).ipynb

C）加州理工學院相機陷阱資料集

  • https://beerys.github.io/CaltechCameraTraps/

*目標：檢測陷阱照相機型別影像中的動物

*應用：監視瀕臨滅絕的物種

*詳細資訊：帶有8k +注釋的10K +影像，

*如何利用資料集并使用Retinanet管道構建自定義檢測器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Caltech cameratrap ECCV animal detection.ipynb

*另外一個這樣的相機資料集和相關的訓練代碼

  • 資料集：https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Cameratrap Animals Detection - 1.ipynb
  • 訓練代碼：https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Cameratrap Animals Detection - 1.ipynb

D）大象檢測資料集（從COCO資料集中采樣）

  • https://cocodataset.org/#download

*目標：檢測自然和無人機影像中的大象種類

*應用：監視瀕臨滅絕的物種

*詳細資訊：帶有5k +注釋的5K +影像，

*如何利用資料集并使用mmdet-maskrcnn構建自定義檢測器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Elephant segmentation in the wild.ipynb

水下資料集

A）在野外發現海龜

  • https://lev.cs.rpi.edu/public/datasets/wild.tar.gz

*目標：檢測水下影像中的海龜

*應用：監視瀕危物種

*詳細資訊：帶有5k +注釋的5K +影像，

*如何利用資料集并使用有效資料量構建自定義檢測器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Wildlife Localization - (Extended version with sea turtles).ipynb

*類似的資料集，可監控水下魚類

  • http://groups.inf.ed.ac.uk/f4k/GROUNDTRUTH/RECOG/

相關代碼

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Underwater Fish Segmentation.ipynb

B）水下垃圾檢測資料集

  • https://conservancy.umn.edu/handle/11299/214366

*目標：檢測海洋垃圾

*應用：監視和控制海洋垃圾問題

*詳細資訊：帶有5k +注釋的2K +影像，

*如何利用資料集并使用有效資料量構建自定義檢測器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Underwater Trash Detection.ipynb

*更復雜的基于像素的垃圾分類資料集和相關代碼

  • 垃圾分類資料集：https://conservancy.umn.edu/handle/11299/214865
  • 相關代碼：https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - SUIM Dataset Underwater Object Segmentation.ipynb

C）SUIM水下物體檢測資料集

  • http://irvlab.cs.umn.edu/resources/suim-dataset

*目標：分割水下物體

*應用：自主水下航行器的路徑規劃，跟蹤潛水員和監視海洋物種

*詳細資訊：1.5K +影像和1.5k +注釋蒙版，

*如何利用資料集并構建自定義檢測器

  • http://irvlab.cs.umn.edu/resources/suim-dataset

D）咸淡的水下魚類識別資料集

  • https://www.kaggle.com/aalborguniversity/brackish-dataset/data

*目標：檢測水下影像中的海洋物種，

*應用程式：監視海洋物種

*詳細資訊：89個視頻以檢測魚類，螃蟹，蝦，水母，海星

*如何利用資料集并使用mmdet構建自定義檢測器——Faster-rcnn管道

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Brackish Water Creatures Identification.ipynb

文本分析相關的資料集

A）檔案布局檢測資料集

  • https://www.primaresearch.org/datasets/Layout_Analysis

*目標：檢測檔案布局以進行進一步分析

*應用：必不可少的將影像分割成不同的部分，以便可以進一步應用基于規則的NLP和文本識別的功能，

*詳細資訊：5K +影像，帶有10k +批注的標簽，如段落，影像，標題，

*如何利用資料集并使用mx-rcnn構建自定義檢測器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Document Layout Analysis (FasterRCNN).ipynb

*在名為IIIT-AR-13K的檔案中存在用于圖形組件檢測的非常相似的資料集，這是如何利用資料集并在其上訓練模型的方法

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Graphical figures detection in documents.ipynb

B）總文字資料集

  • https://github.com/cs-chan/Total-Text-Dataset

*目標：在自然場景中定位文本

*應用程式：使用OCR識別的基本組件

*詳細資訊：帶有5K +多邊形注釋的1.5K +影像

*如何利用資料集和使用Text-Snake管道構建自定義檢測器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Text Localization over Total-Text Dataset.ipynb

C）YY-Mnist簡單OCR資料集

*目標：在白色背景影像中定位數字并將其分類

*應用程式：使用OCR識別的基本組件

*詳細資訊：超過10類的具有2K +批注的1K影像

*如何利用資料集并使用Retinanet管道構建自定義檢測器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - OCR over YYMnist Dataset.ipynb

其他資料集

A）TACO垃圾檢測資料集

  • http://tacodataset.org/

*目標–定位和分割影像中的各種垃圾

*應用程式：試圖解決公共場所垃圾問題的自動機器人的關鍵組件

*詳細資訊：包含20種以上不同類別垃圾物件的15K +注釋的10K影像

*如何利用資料集并使用Retinanet管道構建自定義檢測器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Trash (Waste) Detection.ipynb

B）室內場景通用物體檢測資料集

  • https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html

*目標：定位和檢測影像中的室內物件

*應用程式：在帶有便利設施的房地產和租賃網站中為影像自動標記

*詳細資訊：超過10種不同類別的室內物件（例如電器，床，窗簾，椅子等)

*如何利用資料集和使用Retinanet管道構建自定義檢測器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Indoor Image Object Detection and Tagging.ipynb

C）EgoHands手部分割資料集

  • http://vision.soic.indiana.edu/projects/egohands/

*目標：在自然場景中分割手

*應用：理解手勢的第一步，以及在人機互動，手語識別中的應用

*詳細資訊：4.8K +影像和相應的手罩，

*如何利用資料集和使用Retinanet管道構建自定義檢測器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Hand segmentation (Ego-Hands Dataset).ipynb

D）UCF動作識別資料集

  • https://www.crcv.ucf.edu/data/UCF101.php

*目標：根據視頻中執行的操作對視頻進行分類

*應用：標記視頻對于存盤和檢索大量視頻很重要

*詳細資訊：對應于101種動作類別的1K +視頻，

*如何利用資料集和使用mmaction-tsn50管道構建自定義分類器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - UCF101 Action Recognition.ipynb

E）油罐資料集

  • https://www.kaggle.com/towardsentropy/oil-storage-tanks

*目標：在衛星影像中檢測油罐

*應用：跟蹤油罐

*詳細資訊：具有10K +注釋的10K +影像，

*如何利用資料集并使用Retinanet管道構建自定義分類器

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - Oil Tanks Detection in Satellite Imagery.ipynb

其他動作識別資料集

A）樓梯動作識別資料集以及如何在其上訓練模型

  • 資料集：https://actions.stair.center/videos.html

  • 訓練模型：https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - STAIRS Action Recognition Dataset.ipynb

B）A2D動作識別資料集以及如何在其上訓練模型

  • 資料集：http://web.eecs.umich.edu/~jjcorso/r/a2d/

  • 訓練模型：https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - A2D Action Recognition Dataset.ipynb

C）KTH動作識別資料集以及如何在其上訓練模型

  • 資料集：https://www.csc.kth.se/cvap/actions/

  • 訓練模型：https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection/blob/master/application_model_zoo/Example - KTH Action Recognition Dataset.ipynb

附錄

有關教程的更多詳細資訊，請訪問我們的Github頁面

  • https://github.com/Tessellate-Imaging/Monk_Object_Detection

原文鏈接：https://medium.com/towards-artificial-intelligence/50-object-detection-datasets-from-different-industry-domains-1a53342ae13d

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