此数据集中的图像包含密密麻麻的物体，用于精确目标检测。 Sku110k数据集提供11762张图像，其中包含在密集场景中获取的170多万个带注释的边界框，包括用于训练的8233张图像、用于验证的588张图像和用于测试的2941张图像。总共大约有1733678个实例。这些图像来自数千家超市商店，具有不同的比例、视角、照明条件和噪音水平。所有图像的分辨率都调整为100万像素。 参考： [1] Eran Goldman*, Roei Herzig*, Aviv Eisenschtat*, Jacob Goldberger, Tal Hassner, Precise Detection in Densely Packed Scenes, 2019. [2] Tsung-Yi Lin, Priyal Goyal, Ross Girshick, Kaiming He, Piotr Dollar, Focal loss for dense object detection, 2018. 引用： @inproceedings{goldman2019dense, author = {Eran Goldman and Roei Herzig and Aviv Eisenschtat and Jacob Goldberger and Tal Hassner}, title = {Precise Detection in Densely Packed Scenes}, booktitle = {Proc. Conf. Comput. Vision Pattern Recognition (CVPR)}, year = {2019}} 官方地址： https://github.com/eg4000/SKU110K_CVPR19