高分二号 (GF-2) 卫星图像大型土地覆盖数据集

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GID 是具有高分二号 (GF-2) 卫星图像的大型土地覆盖数据集。这个新的数据集被命名为高分影像数据集（GID），由于其覆盖面大、分布广、空间分辨率高等特点，与现有的土地覆盖数据集相比具有优势。GID 由两部分组成：大规模分类集和精细土地覆盖分类集。大规模分类集包含 150 个像素级带注释的 GF-2 图像，精细分类集由 30,000 个多尺度图像块加上 10 个像素级带注释的 GF-2 图像组成。分别基于 5 个类别的训练图像和验证图像收集并重新标记 15 个类别的训练数据和验证数据。

DADA-seg

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DADA-seg 是一个按像素标注的事故数据集，其中包含交通事故的各种关键场景。

Dark Zurich

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Dark Zurich 是一个图像数据集，包含在夜间、黄昏和白天拍摄的总共 8779 张图像，以及每张图像的相机各自的 GPS 坐标。这些 GPS 注释用于构建一天中的跨时间对应关系，即，将每个夜间或黎明图像与其白天对应物相匹配。

斯坦福背景数据集

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斯坦福背景数据集是 Gould 等人引入的新数据集。(ICCV 2009)用于评估几何和语义场景理解的方法。该数据集包含 715 张图像，这些图像选自现有的公共数据集：LabelMe 、 MSRC、 PASCAL VOC 和Geometric Context。我们的选择标准是图像是户外场景，像素大约为 320 x 240，至少包含一个前景物体，并且地平线位于图像内（不需要可见）。

CIHP人体解析数据集

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Crowd Instance-level Human Parsing (CIHP) 数据集包含 38,280 张多人图像，这些图像具有精细的注释、高外观可变性和复杂性。该数据集可用于人体部分分割任务。

WoodScape自动驾驶鱼眼数据集

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WoodScape 包含四个环视摄像头和九项任务，包括分割、深度估计、3D 边界框检测和新型污染检测。为超过 10,000 张图像提供实例级别的 40 个类的语义注释。

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