안녕하세요!
이어서 영상처리 데이터 중 Semantic Correspondence 과제에 사용 가능한 데이터셋에 알아보겠습니다.
https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/animal_parts/
Visual Geometry Group - University of Oxford
David Novotny and Diane Larlus and Andrea Vedaldi Introduction This page describes the Animal Parts dataset - annotations of animal parts in ILSVRC2012 images. The dataset contains eye and foot keypoint annotations for 15K images of 100 animal classes from
www.robots.ox.ac.uk
여러 동물의 눈동자와 발 위치를 표시한 데이터입니다.
https://www.di.ens.fr/willow/research/proposalflow/
Proposal Flow
Proposal Flow: Semantic Correspondences from Object Proposals Bumsub Ham, Minsu Cho, Cordelia Schmid, Jean Ponce Figure 1. An example of region-based semantic flow and dense flow field. Paper B. Ham, M. Cho, C. Schmid, J. Ponce Proposal Flow Proceedings of
www.di.ens.fr
이미지와 키포인트 어노테이션 좌표가 함께 제공됩니다.
규모가 100장 밖에 안되지만, 많은 논문에서 인용되고 있습니다.
http://cvlab.postech.ac.kr/research/SPair-71k/
SPair-71k: A Large-scale Benchmark for Semantic Correspondence
Abstract Establishing visual correspondences under large intra-class variations, which is often referred to as semantic correspondence or semantic matching, remains a challenging problem in computer vision. Despite its significance, however, most of the da
cvlab.postech.ac.kr
규모가 거대하며 많은 연구에서 중요하게 사용되고 있는 데이터셋입니다.
'AI, 빅데이터 활용이 쉬워지는 142가지 데이터셋'을 참고하였습니다.
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