“Top 10 tập dữ liệu mã nguồn mở cho thị giác máy tính năm 2023”

Khám phá 10 bộ sưu tập tập dữ liệu nguồn mở hàng đầu cho thị giác máy tính vào năm 2023

Thị giác máy tính, một lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đã có những bước tiến đáng kể trong những năm gần đây. Một trong những yếu tố chính góp phần vào tiến trình này là sự sẵn có của các bộ dữ liệu nguồn mở chất lượng cao. Các bộ dữ liệu này đóng một vai trò quan trọng trong việc đào tạo và đánh giá các bộ dữ liệu thị giác máy tính, cho phép các nhà nghiên cứu và nhà phát triển giải quyết các nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh phức tạp.

1. Mạng hình ảnh:

ImageNet là một bộ dữ liệu được sử dụng rộng rãi chứa hàng triệu hình ảnh được gắn nhãn trên nhiều danh mục khác nhau. Nó đã đóng một vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy nhận dạng đối tượng và đã trở thành tiêu chuẩn cho nhiều dự án nghiên cứu và cuộc thi thị giác máy tính.

2.COCO (Các đối tượng chung trong bối cảnh):

Bộ dữ liệu COCO tập trung vào phát hiện đối tượng, phân đoạn và chú thích. Nó bao gồm nhiều hình ảnh với chú thích chi tiết, khiến chúng trở thành nguồn tài nguyên quý giá cho các tác vụ như phân đoạn mẫu và chú thích hình ảnh.

3. Mở hình ảnh:

Hình ảnh mở là một bộ dữ liệu quy mô lớn cung cấp một bộ sưu tập hình ảnh đa dạng với các chú thích để phát hiện đối tượng, phát hiện liên hệ trực quan, v.v. Nó cung cấp một lượng lớn dữ liệu trên nhiều miền và tiếp tục phát triển.

4. Pascal VOC (Lớp đối tượng trực quan):

Bộ dữ liệu VOC của Pascal đã được sử dụng rộng rãi cho các tác vụ phát hiện, phân loại và phân đoạn đối tượng. Nó chứa các hình ảnh được chú thích từ các lớp đối tượng khác nhau và đã trở thành một lựa chọn phổ biến để đánh giá các thuật toán thị giác máy tính.

5.Cảnh quan thành phố:

Cityscapes được thiết kế đặc biệt để hiểu ngữ nghĩa và hiểu cảnh trong môi trường đô thị. Nó bao gồm các hình ảnh có độ phân giải cao với các chú thích ở cấp độ pixel, làm cho chúng trở thành nguồn tài nguyên quý giá cho các tác vụ như phân đoạn ngữ nghĩa và phát hiện đối tượng trong các cảnh đô thị.

6.SUN (Hiểu cảnh):

Bộ dữ liệu SUN tập trung vào việc hiểu cảnh và cung cấp một bộ sưu tập lớn các hình ảnh với các chú thích chi tiết để phân loại cảnh, phát hiện đối tượng và các tác vụ liên quan khác. Nó bao gồm một loạt các cảnh trong nhà và ngoài trời.

7.LFW (Khuôn mặt được dán nhãn trong tự nhiên):

Bộ dữ liệu LFW dành riêng cho nhận dạng khuôn mặt và chứa hàng nghìn hình ảnh khuôn mặt được dán nhãn. Nó đã được sử dụng rộng rãi để đánh giá các thuật toán nhận dạng khuôn mặt và đã đóng góp vào tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực này.

số 8.Ckiểm tra:

Bộ dữ liệu CelebA tập trung vào nhận dạng thuộc tính khuôn mặt và chứa một số lượng lớn hình ảnh người nổi tiếng được chú thích cho các thuộc tính khác nhau như tuổi, giới tính và nét mặt. Nó phục vụ như một nguồn tài nguyên quý giá cho các mô hình đào tạo liên quan đến phân tích khuôn mặt.

9. CIFAR-10 và CIFAR-100:

CIFAR-10 và CIFAR-100 là bộ dữ liệu phân loại hình ảnh bao gồm các hình thu nhỏ có độ phân giải thấp trên nhiều lớp. Nó đã được sử dụng rộng rãi như một bộ dữ liệu chuẩn để đánh giá các mô hình phân loại hình ảnh, đặc biệt là trong giai đoạn đầu của nghiên cứu học sâu.

10. MNIST:

MNIST là một bộ dữ liệu cổ điển trong thị giác máy tính và chủ yếu được sử dụng để nhận dạng chữ số viết tay. Nó bao gồm một số lượng lớn các hình ảnh thang độ xám của các chữ số viết tay, làm cho nó trở thành một nguồn tài nguyên quan trọng để đo điểm chuẩn và phát triển các thuật toán cho các tác vụ nhận dạng chữ số.