双目立体匹配用到的数据集Middlebury Stereo Datasets 自己从官网上下载的包括01 03 05 06年的 以及14年的测试集和训练集 带参数 应该算比较全的 官网下载很慢 分享给大家
2021-01-28 17:21:55
307.22MB
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包含作业jupyter文件，内有答案，lr_utils工具及数据集等
2020-03-05 03:01:53
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头部姿势数据库是1590个单眼面部图像的基准，其具有从-90到+90度的平移和倾斜角度的变化。对于每个人，可以使用2个系列的93个图像（93个不同的姿势）。每人2个系列的目的是能够训练和测试已知和未知面部的算法（参见第2和第3节）。数据库中的人戴或不戴眼镜，并有各种肤色。背景是自愿中立和整洁的，以便专注于面部操作。
该数据集包含了水平方向上的角度标记与垂直方向上的角度标记，是kaggle比赛常用的头部姿态估计训练数据集。
2020-01-04 03:14:56
15.95MB
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benchmark数据集主要有（全部为.mat格式可以直接使用，label已处理好）：jaffe50_uni,YaleData,ORLData,feret_data,UmistData,AR_ImData,XM2VTS50,MSRA50,MSRA25,Coil20Data,Coil100Data,USPSdata,MnistData，Mpeg7_uni，caltech101，PalmData25，poseData_32，australian，chess_uni，cleve_uni，balance_uni，breast_uni，heart_uni，diabetes，glass_uni，pima_uni。等一共约100份数据集（不一一罗列了!）
2019-12-21 21:43:02
56.85MB
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《中间伯利数据集：深度理解双目立体视觉》
中间伯利数据集（Middlebury Datasets）是计算机视觉领域中一个重要的资源，专为研究双目立体视觉和立体匹配而设计。双目立体视觉是一种利用两个摄像头或图像来获取三维信息的技术，它通过比较不同视角下的图像差异来重建场景的深度。这一技术在自动驾驶、机器人导航、虚拟现实、3D重建等领域有着广泛的应用。
Middlebury数据集由美国Middlebury College的研究团队创建，提供了一系列精心选择的高分辨率图像对，这些图像对具有精确的手动深度图标注，使得研究人员能够评估和比较不同的立体匹配算法。数据集中的图像通常包含复杂的纹理、光照变化以及各种几何形状，旨在模拟真实世界中的挑战性场景，从而推动立体视觉算法的性能边界。
以"teddy"为例，这可能是数据集中一个特定的场景或测试用例。在这个场景中，可能包含一个名为"teddy"的物体或者场景，如一只泰迪熊玩具，研究人员会使用这对图像来测试和优化他们的算法，以准确地估计出这个物体或场景的深度信息。图像对可能包括不同角度、光照条件下的同一物体，这样可以测试算法在不同条件下的鲁棒性。
在分析Middlebury数据集时，有几个关键的知识点值得深入探讨：
1. **立体匹配**：这是双目视觉的核心问题，涉及到寻找两幅图像中对应像素的最佳匹配。这通常通过计算特征相似度（如SIFT、SURF等）或使用成本聚合函数（如互信息、 Census变换）来实现。
2. **深度图**：深度图是每个像素的深度值表示，是立体视觉的目标输出。在Middlebury数据集中，提供的精确深度图作为基准，用于评估算法的准确性。
3. **评价指标**：常见的评价标准包括均方误差（Mean Squared Error, MSE）、坏点比例（Bad Pixel Ratio）和结构相似度指数（Structural Similarity Index, SSIM）。这些指标衡量了重建深度图与真实深度图之间的差异。
4. **算法优化**：基于Middlebury数据集，研究者可以测试和改进算法，如半全局匹配（Semi-Global Matching, SGM）、块匹配（Block Matching）、基于学习的方法等，以提高匹配精度和处理速度。
5. **挑战与限制**：Middlebury数据集虽然提供了高质量的图像对和深度图，但其有限的场景和光照条件可能不完全反映实际环境。因此，研究者需要在更广泛的环境中验证算法的泛化能力。
6. **扩展应用**：除了立体视觉，Middlebury数据集也可以用于光流估计、深度学习模型的训练，甚至可以作为计算机图形学中渲染算法的验证工具。
通过深入理解和利用Middlebury数据集，科研人员能够不断提升双目立体视觉算法的性能，推动计算机视觉领域的创新与发展。
2019-12-21 20:47:16
37.11MB
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slam十四讲 ch13 第13章 单目稠密重建数据集(http://rpg.ifi.uzh.ch/datasets/remode_test_data.zip)
slam十四讲 ch13 第13章 单目稠密重建数据集(http://rpg.ifi.uzh.ch/datasets/remode_test_data.zip)
2019-12-21 20:41:55
90.71MB
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预处理后的wbc（Brest Cancer Wisconsin）数据集。
Attribute Information:
1) ID number
2) Diagnosis (M = malignant, B = benign)
3-32)
2019-12-21 20:27:37
5KB
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