編集丨Gokushiプラットフォーム
M5Productデータセット
紙のアドレス：https：//arxiv.org/abs/2109.04275
データセットアドレス：https：//xiaodongsuper.github.io/M5Product_dataset/index.html
M5Productデータセットは、電子製品の粗い注釈と細かい注釈を備えた大規模なマルチモーダル事前トレーニングデータセットです。
600万のマルチモーダルサンプル、5kの属性、2400万の値
5つのモード-画像テキストテーブルビデオオーディオ
6kカテゴリの600万カテゴリアノテーション
広範なデータソース（100万の商人から）
Ego4D
紙のアドレス：https：//arxiv.org/abs/2110.07058
データセットアドレス：https：//ego4d-data.org/
世界74か国と9か国で収集された、日常生活動作の3,670時間以上のビデオの大規模な自己中心的なデータセットとベンチマークスイート。GoPro、Vuzix Blade、Pupil Labs、ZShades、OR-DRO EP6、iVue Rincon 1080、Weeviewの7種類の既製のヘッドマウントカメラでデータをキャプチャします。ビデオに加えて、一部のEgo4Dは、3Dスキャン、オーディオ、注視、ステレオ、複数の同期されたウェアラブルカメラ、テキストナレーションなどの他のデータモダリティを提供します。
毎日のマルチスペクトル衛星データセット
紙のリンク：https：//arxiv.org/pdf/2203.12560.pdf
データセットアドレス：https：//mediatum.ub.tum.de/1650201
DynamicEarthNetデータセットには、毎日のPlanet Fusion画像と、2年間にわたる世界中の75の地域の毎月の土地被覆カテゴリが含まれています。7つの土地被覆カテゴリは、時間的に一貫した方法で手動で注釈が付けられました。Sentinel2の画像も提供されています。このデータセットは、最初の大規模なマルチクラスおよびマルチテンポラル変化検出ベンチマークであり、地球観測およびコンピュータービジョンにおけるマルチテンポラル研究の新しい波を促進することを願っています。
VCSL（ビデオコピーセグメントローカリゼーション）データセット
紙のアドレス：https：//arxiv.org/abs/2203.02654
データセットアドレス：https：//github.com/alipay/VCSL/tree/main/data
ビデオレベルの注釈または小規模によって制限される既存の重複検出データセットと比較すると、VCSLには、2桁のセグメントレベルのラベル付きデータ、280,000を超えるローカルで複製されたセグメントペアを含む160,000の真のビデオレプリカペアだけでなく、カバーもあります。さまざまなビデオカテゴリと幅広いビデオ期間。収集された各ビデオペアの複製されたすべてのセグメントは、正確に注釈が付けられた開始タイムスタンプと終了タイムスタンプを使用して手動で抽出されました。
Rope3D
紙のアドレス：https：//arxiv.org/abs/2203.13608
データセットアドレス：https：//thudair.baai.ac.cn/rope
Rope3Dオブジェクト検出データセットは、画像と点群の3Dジョイントアノテーションを備えた最初の大規模なマルチビューロードサイドデータセットであり、合計50,009フレームの画像データと対応する2D＆3Dアノテーション結果を備えています。このデータセットに基づいて、路傍の単眼3D検出タスクに関する研究を行うことができます。
EDSデータセット
データセットアドレス：https：//github.com/DIG-Beihang/PSN
EDSデータセットは、マシンのハードウェアパラメータによって引き起こされる、知覚できないドメイン間シフトの問題を対象としています。10のカテゴリのアイテムを含む3つの異なるX線マシンからの14,219の画像が含まれ、合計31,655のターゲットインスタンスがあります。プロのアノテーターによって作られました。ラベル。
FineDiving
紙のアドレス：https：//arxiv.org/pdf/2204.03646.pdf
データセットアドレス：https：//github.com/xujinglin/FineDiving
このデータセットは、オリンピック、ワールドカップ、世界選手権、およびヨーロッパ選手権からのダイビング競技のビデオを収集します。各競技ビデオは、すべてのアスリートのダイビング記録、さまざまな視点からのスローリプレイなど、豊富なコンテンツを提供します。
セマンティック構造と時間構造で編成されたきめ細かいビデオデータセットを構築します。各構造には2レベルの注釈が含まれています。
セマンティック構造の場合、アクションレベルのラベルはアスリートのアクションタイプを記述し、ステップレベルのラベルはプロセスの連続するステップのサブアクションタイプを記述します。各アクションプロセスの隣接するステップは異なるサブアクションタイプに属します。サブアクションタイプの組み合わせにより、アクションタイプが生成されます。時間的構造では、アクションレベルのラベルは、アスリートによって実行された完全なアクションインスタンスの時間的境界を特定します。このアノテーションプロセス中に、不完全なアクションインスタンスをすべて破棄し、遅い再生を除外します。ステップレベルのラベルは、アクションプロセスの連続するステップの開始フレームです。
PIAAデータベース
紙のアドレス：https：//arxiv.org/abs/2203.16754
データセットアドレス：https：//cv-datasets.institutecv.com/#/data-sets
パーソナライズされた画像の美的評価（PIAA）は、主観性が高いため、困難です。人々の美学は、画像の特徴や被写体の個性など、さまざまな要因に依存します。既存のPIAAデータベースは、注釈の多様性、特に分野の点で制限されており、PIAA研究に対する需要の高まりに対応できなくなりました。この難問に対処するために、パーソナライズされた画像の美学に関するこれまでで最も包括的な主観的研究を実施し、438の主題の注釈付き画像構成に関する31,220の画像で構成されるパーソナライズされた画像の美学の新しい属性豊富なデータベース（PARA）を紹介します。PARAには、9つの画像指向の客観的属性と4つの人間指向の主観的属性を含む豊富な注釈があります。
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