Computer Vision용으로 가장 많이 검색된 22개 이상의 오픈 소스 데이터 세트

물체 감지 :

1. MS 코코 (링크)

   MS COCO 또는 Common Objects in Context는 개체 감지 및 캡션 데이터 세트입니다.

   키포인트 감지, 다중 객체 감지, 캡션 및 분할 마스크 주석이 포함된 328,000개 이상의 이미지가 있습니다. 이미지당 80개의 개체 범주와 XNUMX개의 캡션이 제공됩니다.

2. 엘순(링크)

   LSUN(Large-scale Scene Understanding)은 20개 개체와 10개 장면 범주에서 300,000만 개 이상의 레이블이 지정된 이미지를 보유하고 있습니다. 일부 카테고리에는 300개에 가까운 이미지가 있으며 특히 1000개의 검증용 이미지와 XNUMX개의 테스트 데이터용 이미지가 있습니다.

3. 홈 개체(링크)

   Home Objects 데이터셋에는 부엌, 거실, 욕실과 같은 집 주변의 임의의 개체에 대한 주석이 달린 이미지가 포함되어 있습니다. 이 데이터 세트에는 테스트용으로 설계된 주석이 달린 비디오와 주석이 없는 사진 398장도 있습니다.

자동차 :

1. 도시 풍경 데이터 세트 (링크)

   Cityscape는 여러 도시의 거리 장면에서 녹화된 다양한 비디오 시퀀스를 찾을 때 이동하는 데이터 세트입니다. 이 이미지는 오랜 시간에 걸쳐 다양한 날씨와 조명 조건에서 캡처되었습니다. 주석은 30개의 다른 범주로 나누어진 XNUMX개의 이미지 클래스에 대한 것입니다.

2. 바클리 딥 드라이브 (링크)

   Barkley DeepDrive는 자율 차량 훈련을 위해 특별히 설계되었으며 100개 이상의 주석이 달린 비디오 시퀀스가 ​​있습니다. 변화하는 도로 및 주행 조건에 따른 자율주행차 훈련 데이터 중 가장 도움이 되는 데이터 중 하나입니다.

3. 메이필러리 (링크)

   Mapillary는 전 세계적으로 750억 XNUMX천만 개 이상의 거리 장면과 교통 표지판을 보유하고 있으며 이는 머신 러닝 및 AI 알고리즘에서 시각적 인식 모델을 훈련하는 데 매우 유용합니다. 이를 통해 다양한 조명, 기상 조건 및 관점에 맞는 자율 주행 차량을 개발할 수 있습니다.

의료 영상:

1. Covid-19 공개 연구 데이터 세트 (링크)

   이 원본 데이터 세트에는 AP/PA 흉부 x-선에 대한 약 6500개의 픽셀 다각형 폐 분할이 있습니다. 또한 이름, 위치, 입원 세부 정보, 결과 등이 포함된 태그가 포함된 517개의 Covid-19 환자 엑스레이 이미지를 사용할 수 있습니다.

2. NIH 100,000 흉부 X-선 데이터베이스 (링크)

   NIH 데이터베이스는 과학 및 연구 커뮤니티에 유용한 100,000개의 흉부 엑스레이 이미지와 관련 데이터를 포함하는 가장 광범위한 공개 데이터 세트 중 하나입니다. 폐 질환이 진행된 환자의 이미지도 있습니다.

3. 디지털 병리학 아틀라스 (링크)

   Atlas of Digital Pathology는 여러 장기의 주석이 달린 슬라이드 17,000개 가까이에서 총 100개 이상의 여러 조직병리학적 패치 이미지를 제공합니다. 이 데이터 세트는 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 소프트웨어를 개발하는 데 유용합니다.

장면 인식:

1. 실내 장면 인식 (링크)

   실내 장면 인식은 기계 학습 및 데이터 교육에 사용되는 거의 15620개의 물체 및 실내 풍경 이미지가 포함된 고도로 분류된 데이터세트입니다. 65개 이상의 카테고리가 제공되며 각 카테고리에는 최소 100개의 이미지가 있습니다.

2. 엑스뷰 (링크)

   공개적으로 사용 가능한 가장 잘 알려진 데이터 세트 중 하나인 xView에는 다양한 복잡하고 큰 장면에서 주석이 달린 수많은 오버헤드 이미지가 포함되어 있습니다. 약 60개의 클래스와 백만 개 이상의 개체 인스턴스가 있는 이 데이터 세트의 목적은 위성 이미지를 사용하여 더 나은 재해 구호를 제공하는 것입니다.

3. 장소 (링크)

   MIT에서 제공한 데이터 세트인 Places에는 1.8개의 서로 다른 장면 범주에서 365만 개 이상의 이미지가 있습니다. 각 범주에는 유효성 검사를 위한 약 50개의 이미지와 테스트를 위한 900개의 이미지가 있습니다. 장면 인식 또는 시각적 인식 작업을 설정하기 위해 깊은 장면 기능을 학습하는 것이 가능합니다.

엔터테인먼트 :

1. IMDB 위키 데이터세트 (링크)

   IMDB – Wiki는 나이, 성별 및 이름이 적절히 표시된 얼굴의 가장 인기 있는 공개 데이터베이스 중 하나입니다. 그것은 또한 약 20명의 유명인의 얼굴과 Wikipedia에서 62명의 얼굴을 가지고 있습니다.

2. 연예인 얼굴 (링크)

   Celeb Faces는 200,000개의 주석이 달린 유명인 이미지가 있는 대규모 데이터베이스입니다. 이미지에는 배경 노이즈와 다양한 포즈가 포함되어 있어 컴퓨터 비전 작업에서 테스트 세트를 훈련하는 데 유용합니다. 얼굴 인식, 편집, 얼굴 부분 위치 파악 등의 정확도를 높이는 데 매우 유용합니다.

이제 인공 지능 기계에 연료를 공급할 오픈 소스 이미지 데이터 세트의 방대한 목록이 있습니다. AI 및 머신 러닝 모델의 결과는 주로 데이터를 공급하고 교육하는 데이터 세트의 품질에 따라 달라집니다. AI 모델이 정확한 예측을 하도록 하려면 완벽하게 집계되고 태그가 지정되고 레이블이 지정된 고품질 데이터 세트가 필요합니다. 컴퓨터 비전 시스템의 성공을 확대하려면 프로젝트 비전과 관련된 고품질 이미지 데이터베이스를 사용해야 합니다. 더 많은 데이터 세트를 찾고 있다면 Click Here