单视图深度预测是计算机视觉中的一个基本问题。最近，深度学习方法取得了重大进展，但此类方法受到可用训练数据的限制。当前基于 3D 传感器的数据集具有关键局限性，包括仅限室内图像 (NYU)、少量训练示例 (Make3D) 和稀疏采样 (KITTI)。我们建议使用多视图互联网照片集（几乎无限的数据源）通过现代运动结构和多视图立体（MVS）方法生成训练数据，并基于此想法提出一个名为 MegaDepth 的大型深度数据集。从 MVS 导出的数据也有其自身的挑战，包括噪声和不可重构的对象。我们通过新的数据清理方法来解决这些挑战，并通过使用语义分割生成的序数深度关系自动增强我们的数据。我们通过证明在 MegaDepth 上训练的模型表现出很强的泛化能力来验证大量互联网数据的使用——不仅对新颖的场景，而且对其他不同的数据集（包括 Make3D、KITTI 和 DIW），即使这些数据集中没有图像训练时可见 在深度学习与计算机视觉领域，单视图深度预测一直是一个热点研究问题。其核心目标是通过分析单一视角的图像来估算场景中各物体的深度信息。然而，深度预测模型的性能高度依赖于训练数据的质量与多样性。传统上，这类数据集大多来源于3D传感器，例如NYU Depth数据集和Make3D数据集，或者是通过车辆搭载的传感器采集的数据，如KITTI数据集。这些数据集的局限性在于数量有限、场景受限、或是数据稀疏。 随着互联网的普及，多视图互联网照片成为了一个几乎无限的数据源。MegaDepth数据集的提出，正是为了解决现有数据集的局限性，并利用这些照片进行深度学习模型的训练。MegaDepth是通过结合现代运动结构（Structure from Motion, SfM）和多视图立体（Multi-View Stereo, MVS）方法从互联网照片中生成的大型深度数据集。 生成MegaDepth数据集的过程中，面临着数据中的噪声以及无法进行三维重建（reconstruct）的对象等挑战。为了克服这些问题，研究人员设计了新的数据清理方法，以提高数据的质量和可用性。此外，研究团队还运用了语义分割技术来自动增强数据集，通过生成序数深度关系来辅助深度学习模型训练。 MegaDepth数据集的发布和应用证明了利用大量互联网数据进行深度学习模型训练的可行性。这些模型不仅对于新颖的场景具有很强的泛化能力，而且在面对其他不同的数据集时，也展现出了良好的适应性和准确性。例如，在Make3D、KITTI和DIW等数据集上，尽管模型训练时未使用这些数据集中的图像，模型依然能够进行有效的深度预测。 下载MegaDepth数据集可以通过提供的百度网盘链接进行。该数据集的使用，对于研究者来说，不仅能够获取到大量的训练样本，而且能够体验到在多样化场景下训练深度学习模型所带来的优势。这对于推动计算机视觉技术在实际应用中的发展具有重要意义。 该数据集的提出，为计算机视觉领域提供了新的研究方向和工具，特别是在提升单视图深度预测模型的泛化能力方面。同时，它也展示了如何有效地利用互联网上的资源，将看似无序的海量数据转变为高质量的训练资源，这一过程对数据科学、机器学习乃至人工智能的发展都有着深远的意义。通过这一数据集的应用，研究者可以更好地研究和解决现实世界中复杂场景的深度预测问题，为增强现实、机器人导航、自动驾驶等领域提供技术支撑。

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内容概要： 这份资源提供了ADNI（Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative）数据集的详细下载信息，包括下载地址和相关资源。ADNI是一个旨在研究老年痴呆症的国际性合作项目，其中包含了丰富的神经影像、临床和遗传数据，可用于医学研究和数据科学项目 适用人群： 本资源适用于医学研究人员、数据科学家、神经影像分析师和对老年痴呆症进行研究的学者。如果你对神经科学、医学影像学、机器学习或生物统计学感兴趣，这个资源将对你有所帮助 能学到什么： 通过ADNI数据集，你可以学到如何处理和分析大规模的医学和神经影像数据。你可以研究不同老年痴呆症类型之间的差异，探索早期诊断方法，以及开展与认知功能退化相关的研究。这些数据还可用于开发机器学习模型以提前预测老年痴呆症 阅读建议： 下载ADNI数据集之前，建议详细了解ADNI项目和数据使用协议。此外，学者和研究人员可以探索数据集的不同部分，包括临床、影像和遗传数据。建议参考项目文档和相关研究，以更好地理解如何使用这些数据进行医学研究。如果你是数据科学家，可以考虑将这些数据用于机器学习项目，以推进老年痴呆症研究

AVEC2014数据集下载，AVEC 2014数据集是一个针对音频、视频和音视频情感分析的基准测试集，也涵盖了抑郁症的自动估计。该数据集包含一些任务特定的人机交互场景，被认为是非典型的自然行为反应，并且符合现实世界中可能会遇到的种类。数据集中的音频和视频数据都是通过Webcam和麦克风记录的，并为每个场景提供了有关主观情绪状态的注释。该数据集的目标是使参与者能够进行连续时间、连续值的情感识别，包括3D维度情感：价值、唤起和支配力，以及抑郁量表II上的自我报告。

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