一个时尚服饰略缩图数据集,包括 60000 张训练图像和 10000 张测试图像,每张图像为 28x28 灰度图。
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一个结构化表单的图像数据,包括5590页税务填报表单的黑白照片以及对应表单填报内容。
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包含 60个 动物玩偶的 5000张 不同角度图像,每个玩偶约 72个 角度连续拍摄的照片图像,可用于物体3D、图像识别等任务。
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一个正面人脸灰度图像以及人脸位置标注的数据集,虽然人脸图像不多约 180张,但有详细的人脸位置标注信息。
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包含六种类型的人类活动(步行、慢跑、跑步、拳击、摆手、拍手)由25名受试者在四种不同的情况:室内、外,不同尺度变化,不同的衣服条件下所拍摄。
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一个宠物图像数据集,包含37种宠物,每种宠物200张左右宠物图片,并同时包含宠物轮廓标注信息。
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Human Pose Evaluator 人体轮廓识别图像数据
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一个人类姿势图像数据,包括不同的人类动作姿势,可用于针对姿势的图像检索识别。
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一个指纹图像数据,包括 2000张指纹灰度图,400组左右手五指指纹灰度图,图像分辨率为512x512。
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一个3D数字识别数据,用以识别三维空间中的数字字符。
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iCubWorld 图像分类数据
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Multi-class 图像分类数据
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一个包含行人的视频数据,可用以进行行人检测和识别等机器视觉任务。
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一个包含行人的视频数据,可用以进行行人检测和识别等机器视觉任务。
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MIT Cars 汽车图像数据
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不同角度上半身人像数据集原始数据
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60000 张 32x32 分辨率的彩色图像,airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck 10 个类别,每个类别 6000 张图片,类别之间的交集为空。
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彩色图片集合,包含对 100 个物体从不同角度的拍摄,每隔 5 度拍摄一副图像,每个物体 72 张图像,大小统一为 128x128。
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图像物体识别数据集,包含 101 类物体的图像,每个类别中最小包含 31 张图片。
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20 个物体从不同角度拍摄的彩色图片集合,每隔 5 度拍摄一副图像,每个物体 72 张图像。
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物体识别数据集,总共包含 50000 张 JPEG 格式的图片,其中 40000 张为训练数据,10000张为测试数据。
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一个时尚服饰略缩图数据集,包括 60000 张训练图像和 10000 张测试图像,每张图像为 28x28 灰度图。
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一个结构化表单的图像数据,包括5590页税务填报表单的黑白照片以及对应表单填报内容。
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包含 60个 动物玩偶的 5000张 不同角度图像,每个玩偶约 72个 角度连续拍摄的照片图像,可用于物体3D、图像识别等任务。
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一个正面人脸灰度图像以及人脸位置标注的数据集,虽然人脸图像不多约 180张,但有详细的人脸位置标注信息。
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包含六种类型的人类活动(步行、慢跑、跑步、拳击、摆手、拍手)由25名受试者在四种不同的情况:室内、外,不同尺度变化,不同的衣服条件下所拍摄。
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一个宠物图像数据集,包含37种宠物,每种宠物200张左右宠物图片,并同时包含宠物轮廓标注信息。
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Human Pose Evaluator 人体轮廓识别图像数据
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一个人类姿势图像数据,包括不同的人类动作姿势,可用于针对姿势的图像检索识别。
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一个指纹图像数据,包括 2000张指纹灰度图,400组左右手五指指纹灰度图,图像分辨率为512x512。
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一个3D数字识别数据,用以识别三维空间中的数字字符。
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iCubWorld 图像分类数据
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Multi-class 图像分类数据
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一个包含行人的视频数据,可用以进行行人检测和识别等机器视觉任务。
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MIT Cars 汽车图像数据
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不同角度上半身人像数据集原始数据
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60000 张 32x32 分辨率的彩色图像,airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck 10 个类别,每个类别 6000 张图片,类别之间的交集为空。
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彩色图片集合,包含对 100 个物体从不同角度的拍摄,每隔 5 度拍摄一副图像,每个物体 72 张图像,大小统一为 128x128。
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图像物体识别数据集,包含 101 类物体的图像,每个类别中最小包含 31 张图片。
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20 个物体从不同角度拍摄的彩色图片集合,每隔 5 度拍摄一副图像,每个物体 72 张图像。
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物体识别数据集,总共包含 50000 张 JPEG 格式的图片,其中 40000 张为训练数据,10000张为测试数据。
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