23个CVPR 2020收录的新数据集,都在这里了!

编辑:Amusi
Date:2020-06-20
来源: CVer微信公众号
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前言

Amusi 之前整理了1467篇CVPR 2020所有论文PDF下载资源,以及300篇+CVPR 2020代码开源论文项目,详见:300+篇CVPR 2020代码开源的论文,全在这里了!

本文旨在从数据集的角度,对CVPR 2020部分论文进行整理,相信很多同学并不知道这些新数据集,也许能给你的科研带来一点帮助。数据集方向涵盖:目标检测、分割、目标跟踪、场景文本检测&识别、行为识别等方向。

目标检测

DRN:用于旋转和密集目标检测的动态优化网络

Dynamic Refinement Network for Oriented and Densely Packed Object Detection

本文提出DRN新网络,并提出SKU110K新数据集。

作者团队:中科院&腾讯优图&快手等

分割

MSeg:用于多域语义分割的合成数据集

MSeg: A Composite Dataset for Multi-domain Semantic Segmentation

该数据集汇集了COCO、ADE20K、Cityscapes、KITTI、PASCAL VOC/Context、Mapillary、SUN RGBD等语义分割数据集!现已开源!

作者团队:Intel&加州大学伯克利分校&Argo AI等

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FSS-1000:用于Few-shot分割的1000种类别数据集

FSS-1000: A 1000-Class Dataset for Few-Shot Segmentation

共计10,000幅图像,涵盖1000种物体类别,数据集和代码现已开源!

作者团队:香港科技大学&腾讯

目标跟踪

3D-ZeF:3D斑马鱼跟踪基准数据集(多目标跟踪)

3D-ZeF: A 3D Zebrafish Tracking Benchmark Dataset

数据集包含8个视频序列(2704x1520分辨率),共计86,400个点和边界框,约占14 GB,代码和数据集现已开源!

作者团队:奥尔堡大学

场景文本检测&识别

UnrealText:合成来自虚幻世界的真实场景文本图像

UnrealText: Synthesizing Realistic Scene Text Images from the Unreal World

可供多语言的场景文本检测和识别方向进一步研究,代码和数据集刚刚开源!

作者团队:CMU&旷视科技(姚聪)

视频理解/行为识别

FineGym:用于细粒度行为识别的分层视频数据集

FineGym: A Hierarchical Video Dataset for Fine-grained Action Understanding

为了将行为识别提升到一个新的水平,本文提出了FineGym:一个基于体操视频的新数据集,含4大类事件,15种子集。数据集刚刚开源!

作者团队:港中文-商汤科技联合实验室

Oops! Predicting Unintentional Action in Video

Intra- and Inter-Action Understanding via Temporal Action Parsing

Re-ID

COCAS:用于行人重识别的大规模换衣服数据集

COCAS: A Large-Scale Clothes Changing Person Dataset for Re-identification

COCAS 包含5266人的62382幅人体图像,旨在解决换衣服的行人重识别问题,提供了具有不同衣服的相同身份的多个图像,并提出BC-Net网络。

作者团队:商汤科技&中科大&国科大等

轨迹预测

The Garden of Forking Paths: Towards Multi-Future Trajectory Prediction

其他

OCDA:Open Compound域自适应

Open Compound Domain Adaptation

实验证明了OCDA在数字分类,人脸表情识别,语义分割和强化学习方面的有效性,性能优于PyCDA、MTDA和IBN-Net等网络,数据集和代码刚刚开源!已收录于CVPR 2020 Oral。作者团队:港中文(林达华组)&谷歌等

TailorNet: Predicting Clothing in 3D as a Function of Human Pose, Shape and Garment Style

KeypointNet: A Large-scale 3D Keypoint Dataset Aggregated from Numerous Human Annotations

AvatarMe: Realistically Renderable 3D Facial Reconstruction "in-the-wild"

Learning to Autofocus

FaceScape: a Large-scale High Quality 3D Face Dataset and Detailed Riggable 3D Face Prediction

Bodies at Rest: 3D Human Pose and Shape Estimation from a Pressure Image using Synthetic Data

A Local-to-Global Approach to Multi-modal Movie Scene Segmentation

Deep Homography Estimation for Dynamic Scenes

Assessing Image Quality Issues for Real-World Problems

PANDA: A Gigapixel-level Human-centric Video Dataset

IntrA: 3D Intracranial Aneurysm Dataset for Deep Learning

Cross-View Tracking for Multi-Human 3D Pose Estimation at over 100 FPS

CVPR 2020代码开源论文合集

amusi/CVPR2020-Code

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发布于 06-24

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