小目标检测

1. AI-TOD航空图像数据集

数据集下载地址：http://m6z.cn/5MjlYk

AI-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。

图片

3.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。

5.密集行人检测数据集

数据集下载地址：http://m6z.cn/6nUs1C

WiderPerson 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。

7.NWPU VHR-10卫星图像数据集

数据集下载地址：http://m6z.cn/5UAbEW

NWPU 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、 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》。

9.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。

10.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）。

12.火焰和烟雾图像数据集

数据集链接：http://m6z.cn/6fzn0f

14. AITEX数据集

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。

16.H2O 行人交互检测数据集

数据集链接：http://m6z.cn/6fzmQf

H2O由V-COCO数据集中的10301张图像组成，其中添加了3635张图像，这些图像主要包含人与人之间的互动。所有的H2O图像都用一种新的动词分类法进行了注释，包括人与物和人与人之间的互动。该分类法由51个动词组成，分为5类：

• 描述主语一般姿势的动词

• 与主语移动方式有关的动词

• 与宾语互动的动词

• 描述人与人之间互动的动词

• 涉及力量或暴力的互动动词

18.NAO自然界对抗样本数据集

数据集链接：http://m6z.cn/5KJWJA

NAO包含7934张图像和9943个对象，这些图像未经修改，代表了真实世界的场景，但会导致最先进的检测模型以高置信度错误分类。与标准MSCOCO验证集相比，在NAO上评估时，EfficientDet-D7的平均精度（mAP）下降了74.5%。

20.印度车辆数据集

数据集链接：http://m6z.cn/6uxAIx

该数据集包括小众印度车辆的图像，如Autorikshaw、Tempo、卡车等。该数据集由用于分类和目标检测的小众印度车辆图像组成。据观察，这些小众车辆（如autorickshaw、tempo、trucks等）上几乎没有可用的数据集。这些图像是在白天、晚上和晚上的不同天气条件下拍摄的。该数据集具有各种各样的照明、距离、视点等变化。该数据集代表了一组非常具有挑战性的利基类车辆图像。该数据集可用于驾驶员辅助系统、自动驾驶等的图像识别和目标检测。

22.SUN09场景理解数据集

数据集链接：http://m6z.cn/60wX8r

SUN09数据集包含12000个带注释的图像，其中包含200多个对象类别。它由自然、室内和室外图像组成。每个图像平均包含7个不同的注释对象，每个对象的平均占用率为图像大小的5%。对象类别的频率遵循幂律分布。发布者使用 397 个采样良好的类别进行场景识别，并以此搭配最先进的算法建立新的性能界限。

该数据集由普林斯顿视觉与机器人实验室于 2014 年发布，相关论文有《SUN Database: Large-scale Scene Recognition from Abbey to Zoo》、《SUN Database: Exploring a Large Collection of Scene Categories》。

23.Unsplash图片检索数据集

数据集链接：http://m6z.cn/5wnuoM

使用迄今为止公开共享的全球最大的开放检索信息数据集。Unsplash数据集由250000多名贡献摄影师创建，并包含了数十亿次照片搜索的信息和对应的照片信息。由于Unsplash数据集中包含广泛的意图和语义，它为研究和学习提供了新的机会。

25.上海科技大学人群统计数据集

数据集链接：http://m6z.cn/5Sgafn

上海科技数据集是一个大规模的人群统计数据集。它由1198张带注释的群组图像组成。数据集分为两部分，A部分包含482张图像，B部分包含716张图像。A部分分为训练和测试子集，分别由300和182张图像组成。B部分分为400和316张图像组成的序列和测试子集。群组图像中的每个人都有一个靠近头部中心的点进行注释。总的来说，该数据集由33065名带注释的人组成。A部分的图像是从互联 上收集的，而B部分的图像是在上海繁忙的街道上收集的。

27.RMFD口罩遮挡人脸数据集

数据集下载地址：http://m6z.cn/61z9Fv

当前大多数高级人脸识别方法都是基于深度学习而设计的，深度学习取决于大量人脸样本。但是，目前尚没有公开可用的口罩遮挡人脸识别数据集。为此，这项工作提出了三种类型的口罩遮挡人脸数据集，包括口罩遮挡人脸检测数据集（MFDD），真实口罩遮挡人脸识别数据集（RMFRD）和模拟口罩遮挡人脸识别数据集（SMFRD）。基于这些数据集，可以开发口罩遮挡人脸的各种应用。本项目开发的多粒度口罩遮挡人脸识别模型可达到95％的准确性，超过了行业 告的结果。

29.VOC2005车辆数据集

数据集下载地址：http://m6z.cn/5U2X4u

该数据集中含有自行车、摩托车、汽车、货车的图像数据，可用于CNN模型以实现车辆识别和车辆分类，其中自行车、摩托车、汽车数据来自2005 PASCAL视觉类挑战赛（VOC2005）所使用的数据的筛选处理结果，货车图片来自 络收集，后期通过筛选处理得到。在本数据中，训练数据集与测试数据集占比约为5:1。

32.Linkopings交通标志数据集

数据集下载地址：http://m6z.cn/68ldS0

通过记录超过 350 公里的瑞典高速公路和城市道路的序列，创建了一个数据集。一个 1.3 兆像素的彩色摄像机，一个点灰色变色龙，被放置在一辆汽车的仪表板上，从前窗向外看。摄像头略微指向右侧，以便尽可能多地覆盖相关标志。该镜头的焦距为 6.5 毫米，视野约为 41 度。高速公路上的典型速度标志大约为 90 cm 宽，如果要在大约 30 m 的距离处检测到它们，则对应于大约 50 像素的大小。总共记录了超过 20 000 帧，其中每五帧被手动标记。每个标志的标签包含标志类型（人行横道、指定车道右侧、禁止站立或停车、优先道路、让路、50 公里/小时或 30 公里/小时）、能见度状态（遮挡、模糊或可见）和道路状态（是否标志是在正在行驶的道路上或在小路上）。

33.防护装备-头盔和背心检测

数据集下载地址：http://m6z.cn/61zarT

包含 774 个众包图像和 698 个 络挖掘图像。众包和 络挖掘的图像分别包含 2,496 和 2,230 个工人实例。

工业检测数据集

36.坑洼检测数据集

数据集下载地址：http://m6z.cn/5wJJTa

本数据集汇总了700个在坑洼处带有3K +注释的图像，用于从道路图像中检测坑洼，检测道路地形和坑洼。

37.天池铝型材表面缺陷数据集

数据集下载地址：http://m6z.cn/61EksR

大赛数据集里有1万份来自实际生产中有瑕疵的铝型材监测影像数据，每个影像包含一个或多种瑕疵。供机器学习的样图会明确标识影像中所包含的瑕疵类型。

40.Severstal 带钢缺陷数据集

数据集下载地址：http://m6z.cn/61EkBp

该数据集中提供了四种类型的带钢表面缺陷。训练集共有12568张，测试集5506张。图像尺寸为1600×256。

41.UCI 带钢缺陷数据集

数据集下载地址：http://m6z.cn/61EkUh

该数据集包含了7种带钢缺陷类型。这个数据集不是图像数据，而是带钢缺陷的28种特征数据，可用于机器学习项目。钢板故障的7种类型：装饰、Z_划痕、K_划痕、污渍、肮脏、颠簸、其他故障。

44.RSDDs铁轨表面缺陷数据集

数据集下载地址：http://m6z.cn/61EkKL

RSDDs数据集包含两种类型的数据集：第一种是从快车道捕获的I型RSDDs数据集，其中包含67个具有挑战性的图像。第二个是从普通/重型运输轨道捕获的II型RSDDs数据集，其中包含128个具有挑战性的图像。

两个数据集的每幅图像至少包含一个缺陷，并且背景复杂且噪声很大。

RSDDs数据集中的这些缺陷已由一些专业的人类观察员在轨道表面检查领域进行了标记。

45.KTH-TIPS 纹理图像数据集

数据集下载地址：http://m6z.cn/61EkMH

KTH-TIPS 是一个纹理图像数据集，在不同的光照、角度和尺度下拍摄的不同材质表面纹理图片。类型包括砂纸、铝箔、发泡胶、海绵、灯芯绒、亚麻、棉、黑面包、橙皮和饼干共10类。

人脸识别常用开源数据集

47.IMDB-WIKI人脸数据集

数据集下载地址：http://m6z.cn/6gGnTd

IMDB-WIKI 500k+ 是一个包含名人人脸图像、年龄、性别的数据集，图像和年龄、性别信息从 IMDB 和 WiKi 站抓取，总计 524230 张名人人脸图像及对应的年龄和性别。其中，获取自 IMDB 的 460723 张，获取自 WiKi 的 62328 张。

50.GENKI 人脸图像数据集

数据集下载地址：http://m6z.cn/5F5hLp

GENKI数据集是由加利福尼亚大学的机器概念实验室收集。该数据集包含GENKI-R2009a,GENKI-4K,GENKI-SZSL三个部分。GENKI-R2009a包含11159个图像，GENKI-4K包含4000个图像，分为“笑”和“不笑”两种，每个图片的人脸的尺度大小，姿势，光照变化，头的转动等都不一样，专门用于做笑脸识别。GENKI-SZSL包含3500个图像，这些图像包括广泛的背景，光照条件，地理位置，个人身份和种族等。

数据集链接：http://m6z.cn/5DlIR9

PubFig Dataset 是一个大型人脸数据集，主要用于人脸识别和身份鉴定，其涵盖互联 上 200 人的 58,797 张图像，不同于大多数现有面部数据集，这些图像是在主体完全不受控制的情况下拍摄的，因此不同图像中姿势、光照、表情、场景、相机、成像条件和参数存在较大差异，该数据集类似于 UMass-Amherst 创建的 LFW 数据集。

该数据集由哥伦比亚大学于 2009 年发布，相关论文有《Attribute and Simile Classifiers for Face Verification》。

54.MTFL人脸识别数据集

数据集链接：http://m6z.cn/6fHmaT

该数据集包含 12,995 张人脸图像，这些图像用 (1) 五个面部标志，(2) 性别、微笑、戴眼镜和头部姿势的属性进行了注释。

56.PersonID人脸识别数据集

数据集链接：http://m6z.cn/5So6vR

该数据集所选用的人脸照片均来自于两部比较知名的电视剧，《吸血鬼猎人巴菲》和《生活大爆炸》。

57.CMU PIE人脸库

数据集链接：http://m6z.cn/5vPwfO

CMU PIE人脸库建立于2000年11月，它包括来自68个人的40000张照片，其中包括了每个人的13种姿态条件，43种光照条件和4种表情下的照片，现有的多姿态人脸识别的文献基本上都是在CMU PIE人脸库上测试的。

59.CASIA 人脸图像数据集

数据集链接：http://m6z.cn/5vPwio

CASIA 人脸图像数据库版本 5.0（或 CASIA-FaceV5）包含 500 个对象的 2,500 个彩色人脸图像。CASIA-FaceV5 的面部图像是使用罗技 USB 摄像头在一个会话中捕获的。CASIA-FaceV5的志愿者包括研究生、工人、服务员等。所有人脸图像均为16位彩色BMP文件，图像分辨率为640*480。典型的类内变化包括照明、姿势、表情、眼镜、成像距离等。

人体姿态估计

61.MPII人体模型数据集

数据集链接：http://m6z.cn/69aaIe

MPII Human Shape 人体模型数据是一系列人体轮廓和形状的3D模型及工具。模型是从平面扫描数据库 CAESAR 学习得到。

63.KTH 多视图足球数据集

数据集链接：http://m6z.cn/692agI

• 771张足球运动员的照片；

• 在 257 个时间实例中从 3 个视图中获取的图像；

• 14 个带注释的身体关节。

65.BBC姿态数据集

数据集链接：http://m6z.cn/5xr6Xq

BBC Pose 包含 20 个视频（每个视频长度为 0.5 小时至 1.5 小时），由 BBC 录制，并配有手语翻译。这 20 个视频分为 10 个用于训练的视频、5 个用于验证的视频和 5 个用于测试的视频。

67.野外 3D 姿势数据集

数据集链接：http://m6z.cn/5xr6Z2

“野外 3D 姿势数据集”是野外第一个具有准确 3D 姿势用于评估的数据集。虽然存在户外其他数据集，但它们都仅限于较小的记录量。3DPW 是第一个包含从移动电话摄像头拍摄的视频片段的技术。

数据集包括：

• 60 个视频序列。

• 2D 姿势注释。

• 使用我们的方法获得的 3D 姿势。我们的方法利用了视频和 IMU，尽管场景很复杂，但姿势非常准确。

• 序列中每一帧的相机姿势。

• 3D 身体扫描和 3D 人物模型（可重新调整和重新塑造）。每个序列都包含其对应的模型。

• 18 个不同服装款式的 3D 模型。

69.宜家 ASM 数据集

数据集链接：http://m6z.cn/692aos

宜家 ASM 数据集是装配任务的多模式和多视图视频数据集，可对人类活动进行丰富的分析和理解。它包含 371 个家具组件样本及其真实注释。每个样本包括 3 个 RGB 视图、一个深度流、原子动作、人体姿势、对象片段、对象跟踪和外部相机校准。

71.AIST++ 舞蹈动作数据集

数据集链接：http://m6z.cn/5xr6M8

AIST++ 舞蹈动作数据集是从 AIST 舞蹈视频数据库构建的。对于多视图视频，设计了一个精心设计的管道来估计相机参数、3D 人体关键点和 3D 人体舞蹈动作序列：

它为 1010 万张图像提供 3D 人体关键点注释和相机参数，涵盖 9 个视图中的 30 个不同主题。这些属性使其成为具有 3D 人体关键点注释的最大和最丰富的现有数据集。它还包含 1,408 个 3D 人类舞蹈动作序列，表示为关节旋转以及根轨迹。舞蹈动作平均分布在 10 种舞蹈流派中，有数百种编舞。运动持续时间从 7.4 秒不等。至 48.0 秒。所有的舞蹈动作都有相应的音乐。