数据集

  • 1 、数据集名称:INSTRE数据集(实例图像识别与搜索数据集)
          数据集描述及简介:整个数据集分成两个不相交的子集,INSTRE-S和INSTRE-M。INSTRE-S包含200个单标签类和23070张图片,是建立在测量单一对象的情况下,只有一个特定的对象实例出现在图像中。INSTRE-M包含50个二元组和5473张图片,是建立在测量多个对象的情况下,每张图像显示两个不同的对象实例。
          发布时间:2015年1月3号
          下载地址或获取方式:http://vipl.ict.ac.cn/isia/dataset/instre/     http://isia.ict.ac.cn/dataset/instre.html
          论文引用:Shuang Wang, Shuqiang Jiang: INSTRE: A New Benchmark for Instance-Level Object Retrieval and Recognition. TOMCCAP 11(3): 37:1-37:21 (2015)
          数据集贡献者:王双,蒋树强

  • 2 、数据集名称:Geolocation-food数据集
          数据集描述及简介:选取了六个地区,共117504张图片。其中,北京187家餐馆,1173道菜,45541张图片。上海198家餐馆,1253道菜,37590张图片。天津78个餐馆,435道菜,10811张图片。南京64个餐馆,328道菜,7895张图片。杭州62家餐馆,371道菜,9124张图片。广州57家餐馆,272道菜,6543张图片。
          发布时间:2014年
          下载地址或获取方式: http://vipl.ict.ac.cn/isia/datasets_set/index.html      http://isia.ict.ac.cn/dataset/Geolocation-food.html
          论文引用:Ruihan Xu, Luis Herranz, Shuqiang Jiang, Shuang Wang, Xinhang Song, Ramesh Jain: Geolocalized Modeling for Dish Recognition. IEEE Trans. Multimedia 17(8): 1187-1199 (2015)
          数据集贡献者:徐瑞邯,蒋树强,Luis Herranz

  • 3 、数据集名称:HOD数据集
          数据集描述及简介: HOD中的数据使用Kinect采集(距地面约1.5米),总共包含12800视频帧。对于每个帧,我们捕获一个RGB图像,一个深度图和人类的骨架数据(使用KinectAPI获得)。数据集包括16个常用手持物体类别,每个类别包含4个实例(总共64个对象实例)。两个不同的用户在两个不同的场景中采集数据。每个实例采集四次,对应于不同用户和不同场景的四个组合。对于每个组合,我们捕获50帧(640×480像素,30fps,子采样比率1/30)图像,因此,每个实例总共采集200帧,每个对象类别采集800帧。在数据收集过程中,手持对象的姿态和距离是变化的,因此数据集覆盖每个对象的多个视图。
          发布时间:2015年
          下载地址或获取方式: http://vipl.ict.ac.cn/isia/datasets_set/index.html      http://isia.ict.ac.cn/dataset/hod.html
          论文引用:Xiong Lv, Shuqiang Jiang, Luis Herranz, Shuang Wang, RGB-D Hand-Held Object Recognition Based on Heterogeneous Feature Fusion. J. Comput. Sci. Technol. 30(2): 340-352 (2015)
          数据集贡献者:王双,刘爽,蒋树强