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视觉基因组是一个数据集,一个知识库,将结构化图像概念与语言联系在一起的持续努力。 它包含:108,077张图像540万个区域描述170万个视觉问题解答380万个对象实例。 http://visualgenome.org/

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大型数据集,其中包含来自50个不同城市的街道场景中记录的各种立体声视频序列集,此外,还有较大的20000个弱注释帧集以及5000个帧的高质量像素级注释。 https://www.cityscapes-dataset.com/

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shimy / Test_Openl
Jupyter Notebook 1 0

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ActivityNet是用于了解人类活动的新的大型视频基准。 ActivityNet提供203个活动类别的样本,每个类别平均137个未修整视频,每个影片1.41个活动实例,总共849个视频小时。 http://activity-net.org/

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使用新闻文章进行问答研究的两个数据集。 每个数据集包含许多文档(每个90k和197k),每个文档平均约有4个问题。 https://cs.nyu.edu/~kcho/DMQA/

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来自大众旅行车,用于移动机器人和自动驾驶研究。以10-100Hz记录了6个小时的交通场景。场景范围从农村的高速公路到具有许多静态和动态对象的市中心。 http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/index.php

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远距离行人属性识别数据集。PETA数据集包含19000张图像,分辨率范围为17×39到169×365像素,包括8705个人,每个人都带有61个二进制和4个多类属性。 http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/PETA.html

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sym-connectome

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fer2013_dataset

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