网络收集的 datasets，ebooks，slides，keynotes 汇总.
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1. 数据集
汇总下与人体相关的数据集， 如人体关节点估计(human pose estimation), 人体解析(human parsing), 服装数据，行人检测等.
Datasets Related to Human
保持更新中
人体关键点 Pose
[1] - MPII Human Pose Dataset
- Human Pose Estimation
- 25K images containing over 40K people with annotated body joints
- 410 human activities and each image is provided with an activity label
- Extracted from YouTube video
- For the test set, richer annotations including body part occlusions and 3D torso and head orientations
- 16 个关键点, 单人/多人
[2] - Frames Labeled In Cinema (FLIC)
- Human Pose Estimation
- 20928 examples
[3] - Leeds Sports Pose Dataset
- Human Pose Estimation
- 2000 pose annotated images
[4] - COCO Dataset
- Object segmentation
- Recognition in Context
- Multiple objects per image
- More than 300,000 images
- More than 2 Million instances
- 80 object categories
- 5 captions per image
- Keypoints on 100,000 people, 17 个关键点.
- Dataset - COCO Dataset 数据特点
[5] - Look into Person - LIP Dataset
- Human Pose Estimation, Human Parsing
- 30462 images for training set, 10000 images for validation set and 10000 for testing set
- 单人
[6] - AI Challenger 全球AI挑战赛 - Keypoints
- 14 个关键点.
[7] - PoseTrack
- 500 video sequences
- 20K frames
- 150K body pose annotations
- Multi-Person Pose Estimation and Tracking
- 15 个关键点
通用数据集
[1] - Pascal VOC data sets
- Classification/Detection
- Segmentation
- Action Classification
- Person Layout/Person Parsing
[2] - ImageNet
- 斯坦福大学教授李飞飞等人发起
- 面向新算法的真实图像数据集
- 根据 WordNet 层次结构来组织，其中，层次结构的每个节点都由成百上千个图像来描述
[3] - Labelme
- 注释图像的大数据集
[4] - Indoor Scene Recognition
- 67 个室内类别，共 15620 个图像
- 非常具体的数据集，适用于大多数场景识别模型
[5] - LSUN - Large-scale Scene Understanding Challenge
- 场景理解许多辅助任务，如房间布局估计、显著性预测等.
[6] - Visual Genome
- 斯坦福大学教授李飞飞等人发起
- 非常详细的视觉知识库，配有约 100K 个图像的注释
- Dataset - Visual Genome 数据集
- Dataset - Visual Genome 数据集格式
[7] - Google's Open Images
- Creative Commons 下的 900 万个图片的网址集合
- 经标注 6000 多个类别的标签
[8] - Stanford Dogs Dataset
- 20580 个图像
- 120 个不同品种的狗类别
服装数据
[1] - Large-scale Fashion (DeepFashion) Database
- Human Clothes Database
- Category and Attribute Prediction Benchmark
- In-shop Clothes Retrieval Benchmark
- Consumer-to-shop Clothes Retrieval Benchmark
- Fashion Landmark Detection Benchmark
[2] - Clothes Segmentation
- Clothings Semantic Segmentation
人脸数据
[1] - LFW - Labelled Faces in the Wild
- 13000 张贴有标签的人脸图像
- 用于涉及人脸识别的应用场景
自动驾驶数据集
[1] - BDD100K: A Large-scale Diverse Driving Video Database
- 目前最大的自动驾驶人工智能数据集
- 包含 100000 多段视频，内容涉及一天中不同时间和天气条件下 1100 多小时的驾驶体验
- 注释图像来自纽约和旧金山地区
[2] - Baidu Apolloscapes
- 百度 Apollo 计划开放的大规模自动驾驶数据集
- 定义了 26 个不同语义项目，如汽车、自行车、行人、建筑物、路灯等.
[3] - Cityscape Dataset
- 记录 50 个不同城市街道场景的大型数据集
[4] - CSSAD Dataset
- 用于自主车辆的感知和导航
- 数据集在发达国家的道路上出现严重偏差。
[5] - Oxford's Robotic Car
- 一年内在英国牛津同一条路线重复 100 多次的行驶
- 捕捉天气、交通和行人的不同组合，以及建筑和道路工程等长期变化.
[6] - Comma.ai
- 7 小时以上的公路行驶数据
- 详细信息包括车速、加速度、转向角和 GPS 坐标.
[7] - KUL Belgium Traffic Sign Dataset
- 比利时佛兰德区数以千计截然不同的超过 10000 个的交通标志标注
[8] - MIT AGE Lab
- AgeLab 收集的 1000 多个小时的多传感器驱动数据集样本
[9] - LISA: Laboratory for Intelligent & Safe Automobiles, UC San Diego Datasets
- 包括交通标志、车辆检测、交通灯和轨迹模式
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