90+深度学习数据集.pdf

《90+深度学习数据集》是一份详尽的深度学习资源指南，汇总了超过90个面向不同应用领域的开源数据集。这份指南覆盖了小目标检测、目标检测、工业缺陷检测、人脸识别、姿态估计、图像分割及图像识别等多个热门研究方向。通过精心整理的数据集链接和简要描述，它为研究人员和开发者提供了宝贵的资源，助力他们在深度学习领域进行更深入的研究和应用开发。 在小目标检测方面，该指南收录了如AI-TOD航空图像数据集、iSAID航空图像大规模数据集等，这些数据集包含大量高分辨率图像和密集标注的对象实例，特别适合处理航拍图像中的小目标检测任务。此外，还介绍了TinyPerson、DeepScores等针对特定小物体识别的数据集，为相关领域的研究提供了有力支持。 在目标检测领域，COCO2017、DOTA航拍图像数据集等经典数据集被收录其中，这些数据集不仅规模庞大，而且标注精细，适用于开发和评估各种目标检测算法。同时，指南还涵盖了工业检测数据集，如坑洼检测数据集、天池铝型材表面缺陷数据集等，为工业质检自动化提供了丰富的数据资源。