*如何利用数据集并使用Retinanet管道构建自定义检测器

其他数据集A）TACO垃圾检测数据集

文章插图
*目标–定位和分割图像中的各种垃圾
*应用程序：试图解决公共场所垃圾问题的自动机器人的关键组件
*详细信息：包含20种以上不同类别垃圾对象的15K +注释的10K图像
*如何利用数据集并使用Retinanet管道构建自定义检测器

• (Waste)%20Detection.ipynb

B）室内场景通用物体检测数据集

文章插图
*目标：定位和检测图像中的室内对象
*应用程序：在带有便利设施的房地产和租赁网站中为图像自动标记
*详细信息：超过10种不同类别的室内对象（例如电器 ， 床 ， 窗帘 ， 椅子等)
*如何利用数据集和使用Retinanet管道构建自定义检测器

C）EgoHands手部分割数据集

文章插图
*目标：在自然场景中分割手
*应用：理解手势的第一步 ， 以及在人机交互 ， 手语识别中的应用
*详细信息：4.8K +图像和相应的手罩 。
*如何利用数据集和使用Retinanet管道构建自定义检测器

• (Ego-Hands%20Dataset).ipynb

D）UCF动作识别数据集

文章插图
*目标：根据视频中执行的操作对视频进行分类
*应用：标记视频对于存储和检索大量视频很重要
*详细信息：对应于101种动作类别的1K +视频 。
*如何利用数据集和使用mmaction-tsn50管道构建自定义分类器

E）油罐数据集

文章插图
*目标：在卫星图像中检测油罐
*应用：跟踪油罐
*详细信息：具有10K +注释的10K +图像 。
*如何利用数据集并使用Retinanet管道构建自定义分类器

其他动作识别数据集A）楼梯动作识别数据集以及如何在其上训练模型

• 数据集：
• 训练模型：

B）A2D动作识别数据集以及如何在其上训练模型

• 数据集：~jjcorso/r/a2d/
• 训练模型：

C）KTH动作识别数据集以及如何在其上训练模型

• 数据集：
• 训练模型：

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