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用于细粒度分类和验证的大型汽车数据集

数据类型:图形图像 热度
★★★★★
优质数据 数据定制

文件类型: .zip     文件大小:218M

授权方式: 公共开源     发布时间:2019-01-20

数据介绍:
该数据集载于我们的CVPR 2015论文,Linjie Yang,Ping Luo,Chen Change Loy,Xiaoou Tang。用于细粒度分类和验证的大规模汽车数据集计算机视觉和模式识别(CVPR),2015年

综合汽车(CompCars)数据集包含来自两个场景的数据,包括来自网络性质和监视性质的图像。网络自然数据包含163辆汽车,1,716辆车型。共有136,726张图像捕获整个汽车,27,618张图像捕捉汽车零件。完整的汽车图像标有边界框和视点。每个车型都标有五个属性,包括最大速度,排量,车门数量,座椅数量和汽车类型。监视性质数据包含在前视图中捕获的50,000个汽车图像。有关详细信息,请参阅我们的论文。

可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据


 
内容来自可思数据

汽车数据库(以下简称CompCars)。 CompCars的目标数据库包括:
(1)提供一个综合平台来验证广泛的有效性
计算机视觉算法范围; 
(2)促进广泛的新研究课题与“汽车”相关;
(3)在两种情景下进行交叉模态研究。

该数据集为以下计算机视觉任务做好了充分准备: 可思数据-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大数据

  • 细粒度分类
  • 属性预测
  • 汽车模型验证

我们论文中介绍的这些任务的训练/测试子集包含在数据集中。研究人员也欢迎将其用于任何其他任务,如图像排名,多任务学习和3D重建。 可思数据-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

注意

  1. 您需要完成发布协议表单才能下载数据集
  2. CompCars数据库仅用于非商业研究目的。
  3. CompCars数据库的所有图像均来自互联网,不属于MMLAB,香港中文大学。MMLAB不对这些图像的内容和含义负责。
  4. 您同意不会出于任何商业目的复制,出售,交易,转售或利用图像的任何部分以及衍生数据的任何部分。
  5. 您同意不进一步复制,发布或分发CompCars数据库的任何部分。除了在同一组织内的单个站点内部使用外,允许制作数据库的副本。
  6. MMLAB保留随时终止您访问数据库的权利。
  7. 所有使用CompCars数据库提交的论文或任何公开文本都必须引用以下文章:
    可思数据-人工智能资讯平台

    Linjie Yang,Ping Luo,Chen Change Loy,Xiaoou Tang。用于细粒度分类和验证的大规模汽车数据集计算机视觉和模式识别(CVPR),2015年

 

下载地址:
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特别声明:

¤ 此数据集库仅供研究和教育用途,不得用于任何商业用途。
¤ 如果您在任何出版物或报告中使用该数据库,则必须添加引用来源。
¤ 版权归作者及所在组织所有。
¤ 如用于商业用途,请联系版权所有人。
¤ 本站数据来源于网络如有侵权请联系我们。

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