面向典型视觉任务的扩增数据集
收藏国家基础学科公共科学数据中心2026-06-28 收录
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本数据集面向图像目标检测、语义分割、分类、异常检测和人脸表情识别五类典型视觉任务，以对应公开数据集为基础，利用生成式模型完成数据扩增。目标检测数据保持目标位置与检测框标注一致；分割数据以像素级掩膜为约束保证区域结构稳定；分类数据按类别标签条件生成；异常检测数据通过语义不重叠方式构造；人脸表情数据基于3DMM模型合成带标签样本。数据量80.1GB。
提供机构：
北京航空航天大学搜集汇总
数据集介绍
背景与挑战
背景概述
面向图像目标检测、语义分割、分类、异常检测和人脸表情识别五类典型视觉任务，该数据集以对应公开数据集为基础，借助生成式模型完成数据扩增，并针对不同任务保持了位置、掩膜、类别标签等标注一致性。数据集整体数据量为80.1GB。
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