机器视觉开源代码集合

机器视觉开源代码集合

一、特征提取Feature Extraction：

·                                SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat]

·                                PCA-SIFT [2] [Project]

·                                Affine-SIFT [3] [Project]

·                                SURF [4] [OpenSURF] [Matlab Wrapper]

·                                Affine CovariantFeatures [5] [Oxford project]

·                                MSER [6] [Oxford project] [VLFeat]

·                                Geometric Blur [7] [Code]

·                                Local Self-SimilarityDescriptor [8] [Oxford implementation]

·                                Global and EfficientSelf-Similarity [9] [Code]

·                                Histogram of OrientedGraidents [10] [INRIA Object Localization Toolkit] [OLT toolkit for Windows]

·                                GIST [11] [Project]

·                                Shape Context [12] [Project]

·                                Color Descriptor [13] [Project]

·                                Pyramids of Histogramsof Oriented Gradients [Code]

·                                Space-Time InterestPoints (STIP) [14][Project] [Code]

·                                Boundary PreservingDense Local Regions [15][Project]

·                                Weighted Histogram[Code]

·                                Histogram-based InterestPoints Detectors[Paper][Code]

·                                An OpenCV - C++implementation of Local Self Similarity Descriptors [Project]

·                                Fast SparseRepresentation with Prototypes[Project]

·                                Corner Detection [Project]

·                                AGAST Corner Detector:faster than FAST and even FAST-ER[Project]

·                                Real-time Facial FeatureDetection using Conditional Regression Forests[Project]

·                                Global and EfficientSelf-Similarity for Object Classification and Detection[code]

·                                WαSH: Weighted α-Shapesfor Local Feature Detection[Project]

·                                HOG[Project]

·                                Online Selection ofDiscriminative Tracking Features[Project]

二、图像分割Image Segmentation：

·                                Normalized Cut [1] [Matlab code]

·                                Gerg Mori’Superpixel code [2] [Matlab code]

·                                Efficient Graph-basedImage Segmentation [3] [C++ code] [Matlab wrapper]

·                                Mean-Shift ImageSegmentation [4] [EDISON C++ code] [Matlab wrapper]

·                                OWT-UCM HierarchicalSegmentation [5] [Resources]

·                                Turbepixels [6] [Matlab code 32bit] [Matlab code 64bit] [Updated code]

·                                Quick-Shift [7] [VLFeat]

·                                SLIC Superpixels [8] [Project]

·                                Segmentation by MinimumCode Length [9] [Project]

·                                Biased Normalized Cut[10] [Project]

·                                Segmentation Tree[11-12] [Project]

·                                Entropy Rate SuperpixelSegmentation [13] [Code]

·                                Fast Approximate EnergyMinimization via Graph Cuts[Paper][Code]

·                                Ef?cient Planar GraphCuts with Applications in Computer Vision[Paper][Code]

·                                Isoperimetric GraphPartitioning for Image Segmentation[Paper][Code]

·                                Random Walks for ImageSegmentation[Paper][Code]

·                                Blossom V: A newimplementation of a minimum cost perfect matching algorithm[Code]

·                                An ExperimentalComparison of Min-Cut/Max-Flow Algorithms for Energy Minimization in ComputerVision[Paper][Code]

·                                Geodesic Star Convexityfor Interactive Image Segmentation[Project]

·                                Contour Detection andImage Segmentation Resources[Project][Code]

·                                Biased Normalized Cuts[Project]

·                                Max-flow/min-cut[Project]

·                                Chan-Vese Segmentationusing Level Set[Project]

·                                A Toolbox of Level SetMethods[Project]

·                                Re-initialization FreeLevel Set Evolution via Reaction Diffusion[Project]

·                                Improved C-V activecontour model[Paper][Code]

·                                A Variational MultiphaseLevel Set Approach to Simultaneous Segmentation and Bias Correction[Paper][Code]

·                                Level Set MethodResearch by Chunming Li[Project]

·                                ClassCut forUnsupervised Class Segmentation[code]

·                                SEEDS: SuperpixelsExtracted via Energy-Driven Sampling [Project][other]

三、目标检测Object Detection：

·                                A simple object detectorwith boosting [Project]

·                                INRIA Object Detectionand Localization Toolkit [1] [Project]

·                                Discriminatively TrainedDeformable Part Models [2] [Project]

·                                Cascade Object Detectionwith Deformable Part Models [3] [Project]

·                                Poselet [4] [Project]

·                                Implicit Shape Model [5][Project]

·                                Viola and Jones’s FaceDetection [6] [Project]

·                                Bayesian Modelling ofDyanmic Scenes for Object Detection[Paper][Code]

·                                Hand detection usingmultiple proposals[Project]

·                                Color Constancy, IntrinsicImages, and Shape Estimation[Paper][Code]

·                                Discriminatively traineddeformable part models[Project]

·                                Gradient Response Mapsfor Real-Time Detection of Texture-Less Objects: LineMOD [Project]

·                                Image Processing OnLine[Project]

·                                Robust Optical FlowEstimation[Project]

·                                Where's Waldo: MatchingPeople in Images of Crowds[Project]

·                                Scalable Multi-classObject Detection[Project]

·                                Class-Specific HoughForests for Object Detection[Project]

·                                Deformed LatticeDetection In Real-World Images[Project]

·                                Discriminatively traineddeformable part models[Project]

四、显著性检测Saliency Detection：

·                                Itti, Koch, and Niebur’saliency detection [1] [Matlab code]

·                                Frequency-tuned salientregion detection [2] [Project]

·                                Saliency detection usingmaximum symmetric surround [3] [Project]

·                                Attention viaInformation Maximization [4] [Matlab code]

·                                Context-aware saliencydetection [5] [Matlab code]

·                                Graph-based visualsaliency [6] [Matlab code]

·                                Saliency detection: Aspectral residual approach. [7] [Matlab code]

·                                Segmenting salientobjects from images and videos. [8] [Matlab code]

·                                Saliency Using Naturalstatistics. [9] [Matlab code]

·                                Discriminant Saliencyfor Visual Recognition from Cluttered Scenes. [10] [Code]

·                                Learning to PredictWhere Humans Look [11] [Project]

·                                Global Contrast basedSalient Region Detection [12] [Project]

·                                Bayesian Saliency viaLow and Mid Level Cues[Project]

·                                Top-Down Visual Saliencyvia Joint CRF and Dictionary Learning[Paper][Code]

·                                Saliency Detection: ASpectral Residual Approach[Code]

五、图像分类、聚类Image Classification,Clustering

·                                Pyramid Match [1] [Project]

·                                Spatial Pyramid Matching[2] [Code]

·                                Locality-constrainedLinear Coding [3] [Project] [Matlab code]

·                                Sparse Coding [4] [Project] [Matlab code]

·                                Texture Classification[5] [Project]

·                                Multiple Kernels forImage Classification [6] [Project]

·                                Feature Combination [7][Project]

·                                SuperParsing [Code]

·                                Large Scale CorrelationClustering Optimization[Matlab code]

·                                Detecting and Sketchingthe Common[Project]

·                                Self-Tuning SpectralClustering[Project][Code]

·                                User Assisted Separationof Reflections from a Single Image Using a Sparsity Prior[Paper][Code]

·                                Filters for TextureClassification[Project]

·                                Multiple Kernel Learningfor Image Classification[Project]

·                                SLIC Superpixels[Project]

六、抠图Image Matting

·                                A Closed Form Solutionto Natural Image Matting [Code]

·                                Spectral Matting [Project]

·                                Learning-based Matting [Code]

七、目标跟踪Object Tracking：

·                                A Forest of Sensors- Tracking Adaptive Background Mixture Models [Project]

·                                Object Tracking viaPartial Least Squares Analysis[Paper][Code]

·                                Robust Object Trackingwith Online Multiple Instance Learning[Paper][Code]

·                                Online Visual Trackingwith Histograms and Articulating Blocks[Project]

·                                Incremental Learning forRobust Visual Tracking[Project]

·                                Real-time CompressiveTracking[Project]

·                                Robust Object Trackingvia Sparsity-based Collaborative Model[Project]

·                                Visual Tracking viaAdaptive Structural Local Sparse Appearance Model[Project]

·                                Online DiscriminativeObject Tracking with Local Sparse Representation[Paper][Code]

·                                Superpixel Tracking[Project]

·                                Learning HierarchicalImage Representation with Sparsity, Saliency and Locality[Paper][Code]

·                                Online Multiple SupportInstance Tracking [Paper][Code]

·                                Visual Tracking withOnline Multiple Instance Learning[Project]

·                                Object detection andrecognition[Project]

·                                Compressive SensingResources[Project]

·                                Robust Real-Time VisualTracking using Pixel-Wise Posteriors[Project]

·                                Tracking-Learning-Detection[Project][OpenTLD/C++ Code]

·                                the HandVu：vision-based hand gesture interface[Project]

·                                Learning ProbabilisticNon-Linear Latent Variable Models for Tracking Complex Activities[Project]

八、Kinect：

·                                Kinect toolbox[Project]

·                                OpenNI[Project]

·                                zouxy09 CSDN Blog[Resource]

·                                FingerTracker 手指跟踪[code]

九、3D相关：

·                                3D Reconstruction of aMoving Object[Paper] [Code]

·                                Shape From Shading UsingLinear Approximation[Code]

·                                Combining Shape fromShading and Stereo Depth Maps[Project][Code]

·                                Shape from Shading: ASurvey[Paper][Code]

·                                A Spatio-TemporalDescriptor based on 3D Gradients (HOG3D)[Project][Code]

·                                Multi-camera SceneReconstruction via Graph Cuts[Paper][Code]

·                                A Fast MarchingFormulation of Perspective Shape from Shading under Frontal Illumination[Paper][Code]

·                                Reconstruction:3D Shape,Illumination, Shading, Reflectance, Texture[Project]

·                                Monocular Tracking of 3DHuman Motion with a Coordinated Mixture of Factor Analyzers[Code]

·                                Learning 3-D SceneStructure from a Single Still Image[Project]

十、机器学习算法：

·                                Matlab class forcomputing Approximate Nearest Nieghbor (ANN) [Matlab class providinginterface toANN library]

·                                Random Sampling[code]

·                                Probabilistic LatentSemantic Analysis (pLSA)[Code]

·                                FASTANN and FASTCLUSTERfor approximate k-means (AKM)[Project]

·                                Fast Intersection /Additive Kernel SVMs[Project]

·                                SVM[Code]

·                                Ensemble learning[Project]

·                                Deep Learning[Net]

·                                Deep Learning Methodsfor Vision[Project]

·                                Neural Network forRecognition of Handwritten Digits[Project]

·                                Training a deepautoencoder or a classifier on MNIST digits[Project]

·                                THE MNIST DATABASE ofhandwritten digits[Project]

·                                Ersatz：deep neural networks in the cloud[Project]

·                                Deep Learning [Project]

·                                sparseLM : SparseLevenberg-Marquardt nonlinear least squares in C/C++[Project]

·                                Weka 3: Data MiningSoftware in Java[Project]

·                                Invited talk "ATutorial on Deep Learning" by Dr. Kai Yu (余凯)[Video]

·                                CNN - Convolutionalneural network class[Matlab Tool]

·                                Yann LeCun'sPublications[Wedsite]

·                                LeNet-5, convolutionalneural networks[Project]

·                                Training a deep autoencoderor a classifier on MNIST digits[Project]

·                                Deep Learning 大牛Geoffrey E. Hinton's HomePage[Website]

·                                Multiple InstanceLogistic Discriminant-based Metric Learning (MildML) and LogisticDiscriminant-based Metric Learning (LDML)[Code]

·                                Sparse coding simulationsoftware[Project]

·                                Visual Recognition andMachine Learning Summer School[Software]

十一、目标、行为识别Object, ActionRecognition：

·                                Action Recognition byDense Trajectories[Project][Code]

·                                Action Recognition Usinga Distributed Representation of Pose and Appearance[Project]

·                                Recognition UsingRegions[Paper][Code]

·                                2D Articulated HumanPose Estimation[Project]

·                                Fast Human PoseEstimation Using Appearance and Motion via Multi-Dimensional BoostingRegression[Paper][Code]

·                                Estimating Human Posefrom Occluded Images[Paper][Code]

·                                Quasi-dense widebaseline matching[Project]

·                                ChaLearn GestureChallenge: Principal motion: PCA-based reconstruction of motion histograms[Project]

·                                Real Time Head PoseEstimation with Random Regression Forests[Project]

·                                2D Action RecognitionServes 3D Human Pose Estimation[

·                                A Hough Transform-BasedVoting Framework for Action Recognition[

·                                Motion InterchangePatterns for Action Recognition in Unconstrained Videos[

·                                2D articulated humanpose estimation software[Project]

·                                Learning and detectingshape models [code]

·                                Progressive Search SpaceReduction for Human Pose Estimation[Project]

·                                Learning Non-Rigid 3DShape from 2D Motion[Project]

十二、图像处理：

·                                Distance Transforms ofSampled Functions[Project]

·                                The Computer VisionHomepage[Project]

·                                Efficient appearancedistances between windows[code]

·                                Image Explorationalgorithm[code]

·                                Motion Magnification 运动放大 [Project]

·                                Bilateral Filtering forGray and Color Images 双边滤波器[Project]

·                                A Fast Approximation ofthe Bilateral Filter using a Signal Processing Approach [

十三、一些实用工具：

·                                EGT: a Toolbox forMultiple View Geometry and Visual Servoing[Project] [Code]

·                                a development kit ofmatlab mex functions for OpenCV library[Project]

·                                Fast Artificial NeuralNetwork Library[Project]

十四、人手及指尖检测与识别：

·                                finger-detection-and-gesture-recognition[Code]

·                                Hand and FingerDetection using JavaCV[Project]

·                                Hand and fingersdetection[Code]

十五、场景解释：

·                                Nonparametric SceneParsing via Label Transfer [Project]

十六、光流Optical flow：

·                                High accuracy opticalflow using a theory for warping [Project]

·                                Dense Trajectories VideoDescription [Project]

·                                SIFT Flow: DenseCorrespondence across Scenes and its Applications[Project]

·                                KLT: An Implementationof the Kanade-Lucas-Tomasi Feature Tracker [Project]

·                                Tracking Cars UsingOptical Flow[Project]

·                                Secrets of optical flowestimation and their principles[Project]

·                                implmentation of theBlack and Anandan dense optical flow method[Project]

·                                Optical FlowComputation[Project]

·                                Beyond Pixels: ExploringNew Representations and Applications for Motion Analysis[Project]

·                                A Database and EvaluationMethodology for Optical Flow[Project]

·                                optical flow relative[Project]

·                                Robust Optical FlowEstimation [Project]

·                                optical flow[Project]

十七、图像检索Image Retrieval ：

·                                Semi-Supervised DistanceMetric Learning for Collaborative Image Retrieval  [Paper][code]

十八、马尔科夫随机场Markov Random Fields：

·                                Markov Random Fields forSuper-Resolution [Project]

·                                A Comparative Study ofEnergy Minimization Methods for Markov Random Fields with Smoothness-BasedPriors [Project]

十九、运动检测Motion detection：

·                                Moving ObjectExtraction, Using Models or Analysis of Regions [Project]

·                                Background Subtraction:Experiments and Improvements for ViBe [Project]

·                                A Self-OrganizingApproach to Background Subtraction for Visual Surveillance Applications [Project]

·                                changedetection.net: Anew change detection benchmark dataset[Project]

·                                ViBe - a powerfultechnique for background detection and subtraction in video sequences[Project]

·                                Background SubtractionProgram[Project]

·                                Motion DetectionAlgorithms[Project]

·                                Stuttgart Artificial Background Subtraction Dataset[Project]

·                                Object Detection, MotionEstimation, and Tracking[Project]

Feature Detection and DescriptionGeneral Libraries:

·                                VLFeat –Implementation of various feature descriptors (including SIFT, HOG, and LBP)and covariant feature detectors (including DoG, Hessian, Harris Laplace,Hessian Laplace, Multiscale Hessian, Multiscale Harris). Easy-to-use Matlabinterface. See Modern features: Software –Slides providing a demonstration of VLFeat and also links to other software.Check also VLFeat hands-on session training

·                                OpenCV –Various implementations of modern feature detectors and descriptors (SIFT,SURF, FAST, BRIEF, ORB, FREAK, etc.)

Fast Keypoint Detectors for Real-time Applications:

·                                FAST – High-speed corner detector implementation for a wide variety ofplatforms

·                                AGAST – Even faster than the FAST cornerdetector. A multi-scale version of this method is used for the BRISK descriptor(ECCV 2010).

Binary Descriptors for Real-Time Applications:

·                                BRIEF – C++ code for a fast and accurate interestpoint descriptor (not invariant to rotations and scale) (ECCV 2010)

·                                ORB –OpenCV implementation of the Oriented-Brief (ORB) descriptor (invariant torotations, but not scale)

·                                BRISK – Efficient Binary descriptor invariant torotations and scale. It includes a Matlab mex interface. (ICCV 2011)

·                                FREAK –Faster than BRISK (invariant to rotations and scale) (CVPR 2012)

SIFT and SURF Implementations:

·                                SIFT: VLFeat, OpenCV, Original code by David Lowe, GPUimplementation, OpenSIFT

·                                SURF: Herbert Bay’s code, OpenCV, GPU-SURF

Other Local Feature Detectors and Descriptors:

·                                VGG Affine Covariant features – Oxford code for various affine covariantfeature detectors and descriptors.

·                                LIOP descriptor –Source code for the Local Intensity order Pattern (LIOP) descriptor (ICCV2011).

·                                Local Symmetry Features – Source code formatching of local symmetry features under large variations in lighting, age,and rendering style (CVPR 2012).

Global Image Descriptors:

·                                GIST –Matlab code for the GIST descriptor

·                                CENTRIST – Global visual descriptor for scenecategorization and object detection (PAMI 2011)

Feature Coding and Pooling

·                                VGG Feature Encoding Toolkit – Source code forvarious state-of-the-art feature encoding methods – including Standard hardencoding, Kernel codebook encoding, Locality-constrained linear encoding, andFisher kernel encoding.

·                                Spatial Pyramid Matching – Source code forfeature pooling based on spatial pyramid matching (widely used for imageclassification)

Convolutional Nets and Deep Learning

·                                EBLearn –C++ Library for Energy-Based Learning. It includes several demos andstep-by-step instructions to train classifiers based on convolutional neuralnetworks.

·                                Torch7 –Provides a matlab-like environment for state-of-the-art machine learningalgorithms, including a fast implementation of convolutional neural networks.

·                                Deep Learning - Various links for deep learning software.

Part-Based Models

·                                Deformable Part-based Detector – Library provided bythe authors of the original paper (state-of-the-art in PASCAL VOC detectiontask)

·                                Efficient Deformable Part-Based Detector –Branch-and-Bound implementation for a deformable part-based detector.

·                                Accelerated Deformable Part Model – Efficientimplementation of a method that achieves the exact same performance ofdeformable part-based detectors but with significant acceleration (ECCV 2012).

·                                Coarse-to-Fine Deformable Part Model – Fast approach fordeformable object detection (CVPR 2011).

·                                Poselets – C++ and Matlab versions for objectdetection based on poselets.

·                                Part-based Face Detector and Pose Estimation –Implementation of a unified approach for face detection, pose estimation, andlandmark localization (CVPR 2012).

Attributes and Semantic Features

·                                Relative Attributes – Modified implementation of RankSVM totrain Relative Attributes (ICCV 2011).

·                                Object Bank – Implementation of object bank semanticfeatures (NIPS 2010). See also ActionBank

·                                Classemes, Picodes, and Meta-classfeatures – Software for extracting high-level image descriptors (ECCV 2010, NIPS2011, CVPR 2012).

Large-Scale Learning

·                                Additive Kernels – Source code for fast additive kernel SVMclassifiers (PAMI 2013).

·                                LIBLINEAR – Library for large-scale linear SVMclassification.

·                                VLFeat –Implementation for Pegasos SVM and Homogeneous Kernel map.

Fast Indexing and Image Retrieval

·                                FLANN – Library for performing fast approximatenearest neighbor.

·                                Kernelized LSH – Source code for KernelizedLocality-Sensitive Hashing (ICCV 2009).

·                                ITQ Binary codes – Code for generation of small binary codesusing Iterative Quantization and other baselines such asLocality-Sensitive-Hashing (CVPR 2011).

·                                INRIA Image Retrieval – Efficient code for state-of-the-artlarge-scale image retrieval  (CVPR 2011).

Object Detection

·                                See Part-based Models and Convolutional Nets above.

·                                Pedestrian Detection at 100fps – Very fast and accuratepedestrian detector (CVPR 2012).

·                                Caltech Pedestrian DetectionBenchmark – Excellent resource for pedestrian detection, with various links forstate-of-the-art implementations.

·                                OpenCV –Enhanced implementation of Viola&Jones real-time object detector, withtrained models for face detection.

·                                Efficient Subwindow Search – Source code forbranch-and-bound optimization for efficient object localization (CVPR 2008).

3D Recognition

·                                Point-CloudLibrary – Library for 3D image and point cloud processing.

Action Recognition

·                                ActionBank – Source code for action recognition basedon the ActionBank representation (CVPR 2012).

·                                STIP Features – software for computing space-timeinterest point descriptors

·                                IndependentSubspace Analysis – Look for Stacked ISA for Videos (CVPR2011)

·                                Velocity Histories of Tracked Keypoints -C++ code for activity recognition using the velocity histories of trackedkeypoints (ICCV 2009)

DatasetsAttributes

·                                Animals with Attributes – 30,475 images of 50animals classes with 6 pre-extracted feature representations for each image.

·                                aYahoo and aPascal – Attribute annotations for imagescollected from Yahoo and Pascal VOC 2008.

·                                FaceTracer – 15,000 faces annotated with 10 attributesand fiducial points.

·                                PubFig – 58,797 face images of 200 people with 73attribute classifier outputs.

·                                [url=http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/]LFW[/url] –13,233 face images of 5,749 people with 73 attribute classifier outputs.

·                                Human Attributes – 8,000 people with annotated attributes.Check also this link for another dataset of human attributes.

·                                SUN Attribute Database – Large-scale sceneattribute database with a taxonomy of 102 attributes.

·                                ImageNet Attributes – Variety of attribute labels for theImageNet dataset.

·                                Relative attributes – Data for OSR and a subset of PubFig datasets.Check also this link for the WhittleSearch data.

·                                Attribute Discovery Dataset – Images of shopping categoriesassociated with textual descriptions.

Fine-grained Visual Categorization

·                                Caltech-UCSD Birds Dataset – Hundreds of birdcategories with annotated parts and attributes.

·                                Stanford Dogs Dataset – 20,000 images of 120 breeds of dogs fromaround the world.

·                                Oxford-IIIT Pet Dataset – 37 category petdataset with roughly 200 images for each class. Pixel level trimap segmentationis included.

·                                Leeds Butterfly Dataset –832 images of 10 species of butterflies.

·                                Oxford Flower Dataset – Hundreds of flower categories.

Face Detection

·                                [url=http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/]FDDB[/url] – UMass face detection dataset and benchmark (5,000+ faces)

·                                CMU/MIT –Classical face detection dataset.

Face Recognition

·                                Face Recognition Homepage – Large collection offace recognition datasets.

·                                [url=http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/]LFW[/url] –UMass unconstrained face recognition dataset (13,000+ face images).

·                                NIST Face Homepage – includes face recognition grand challenge(FRGC), vendor tests (FRVT) and others.

·                                CMU Multi-PIE –contains more than 750,000 images of 337 people, with 15 different views and 19lighting conditions.

·                                FERET – Classical face recognition dataset.

·                                Deng Cai’s face dataset in Matlab Format –Easy to use if you want play with simple face datasets including Yale, ORL,PIE, and Extended Yale B.

·                                SCFace –Low-resolution face dataset captured from surveillance cameras.

Handwritten Digits

·                                MNIST – large dataset containing a training setof 60,000 examples, and a test set of 10,000 examples.

Pedestrian Detection

·                                Caltech Pedestrian DetectionBenchmark – 10 hours of video taken from a vehicle,350K bounding boxes for about2.3K unique pedestrians.

·                                INRIA Person Dataset – Currently one of the most popularpedestrian detection datasets.

·                                ETH Pedestrian Dataset – Urban dataset capturedfrom a stereo rig mounted on a stroller.

·                                TUD-Brussels Pedestrian Dataset – Dataset with imagepairs recorded in an crowded urban setting with an onboard camera.

·                                PASCAL Human Detection – One of 20 categoriesin PASCAL VOC detection challenges.

·                                USC Pedestrian Dataset –Small dataset captured from surveillance cameras.

Generic Object Recognition

·                                ImageNet –Currently the largest visual recognition dataset in terms of number ofcategories and images.

·                                Tiny Images – 80 million 32x32 low resolution images.

·                                Pascal VOC – One of the most influential visualrecognition datasets.

·                                Caltech 101 / Caltech 256 – Popular image datasets containing 101 and256 object categories, respectively.

·                                MIT LabelMe – Online annotation tool for buildingcomputer vision databases.

Scene Recognition

·                                MIT SUN Dataset – MIT scene understanding dataset.

·                                UIUC Fifteen Scene Categories – Dataset of 15 naturalscene categories.

Feature Detection and Description

·                                VGG Affine Dataset – Widely used dataset for measuringperformance of feature detection and description. CheckVLBenchmarksfor an evaluation framework.

Action Recognition

·                                Benchmarking Activity Recognition –CVPR 2012 tutorial covering various datasets for action recognition.

RGBD Recognition

·                                RGB-D Object Dataset – Dataset containing 300 common householdobjects

Reference:[1]: http://rogerioferis.com/VisualRecognitionAndSearch/Resources.html

文章来自网络转载

欢迎来电咨询或访问迈德威视官网http://www.mindvision.com.cn

迈德威视的相机无缝兼容halcon、opencv、labview等机器视觉软件，为您提供最具性价比的工业相机。
电话：0755-28376557     手机：18576735596 李工        QQ：2390812618

这个牛掰了，必须顶一个！！！！

这个牛掰了，必须顶一个！！！！

收藏一下， 应该会用的上。这么多

好牛掰

这个牛掰了，必须顶一个！！！！

20220101这个牛掰了，必须顶一个！！！！

谢谢分享

插眼，学习一下