BDD100K: A Large-scale Diverse Driving Video Database
Update 06/18/2018: please also check our follow-up blog post after reading this. TL;DR, we released the largest and most diverse driving video dataset with rich annotations called BDD100K. You can access the data for research now at http://bdd-data.berkeley.edu. We have recently released an arXiv report on it. And there is still time to participate in our CVPR 2018 challenges! Large-scale, Diverse
COCOデータセットで学習したpy-faster-rcnnモデルで物体検出を試してみた | SoraLab / ソララボ
Faster R-CNNのCaffe・Python実装「py-faster-rcnn」において、COCOデータセットを用いてトレーニングしたモデルで物体検出を試してみました。 以下の記事のpy-faster-rcnnですが、README.md通りに実行した場合、PASCAL VOC2007データセットを用いてトレーニングしたモデルがダウンロードされます。 PASCAL VOC2007では、以下の20種類のカテゴリーが設定されてます。 ‘aeroplane’, ‘bicycle’, ‘bird’, ‘boat’, ‘bottle’, ‘bus’, ‘car’, ‘cat’, ‘chair’, ‘cow’, ‘diningtable’, ‘dog’, ‘horse’, ‘motorbike’, ‘person’, ‘pottedplant’, ‘sheep’, ‘sofa’, ‘train’,
MS COCO Dataset Introduction
cvpaper.challenge の メタサーベイ発表スライドです。 cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ作成・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有します。 http://xpaperchallenge.org/cv/
An Update to Open Images - Now with Bounding-Boxes
Posted by Vittorio Ferrari, Research Scientist, Machine Perception Last year we introduced Open Images, a collaborative release of ~9 million images annotated with labels spanning over 6000 object categories, designed to be a useful dataset for machine learning research. The initial release featured image-level labels automatically produced by a computer vision model similar to Google Cloud Vision
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http://arxiv.org/pdf/1908.04913
How to create dataset include variable size of images using chainer.datasets? · Issue #2230 · chainer/chainer
GitHub - ivclab/Day_Night_dataset_list: Collecting a list of dataset with day and night annotations
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