
- 应用领域
- 数据库
- 概 述
- DataSet是ADO.NET的中心概念
- 特 点
- 独立性、离线
- 优 势
- 处理脱机数据等
- 中文名
- DataSet
- 实 质
- DataTable物件集合
-
Dataset
2019-05-13 15:41:53·ShapeNetPart dataset https://shapenet.cs.stanford.edu/ericyi/shapenetcore_partanno_segmentation_benchmark_v0.zip ·ShapeNetPart dataset (XYZ, normal and part labels) ...·ShapeNetPart dataset
https://shapenet.cs.stanford.edu/ericyi/shapenetcore_partanno_segmentation_benchmark_v0.zip
·ShapeNetPart dataset (XYZ, normal and part labels)
https://shapenet.cs.stanford.edu/media/shapenetcore_partanno_segmentation_benchmark_v0_normal.zip
·S3DIS dataset (HDF5 for indoor 3d semantic segmentation)
https://shapenet.cs.stanford.edu/media/indoor3d_sem_seg_hdf5_data.zip
·KITTI data
left color images: http://www.cvlibs.net/download.php?file=data_object_image_2.zip
right color images: http://www.cvlibs.net/download.php?file=data_object_image_3.zip
Velodyne point clouds: http://www.cvlibs.net/download.php?file=data_object_velodyne.zip
camera calibration matrices: http://www.cvlibs.net/download.php?file=data_object_calib.zip
training labels: http://www.cvlibs.net/download.php?file=data_object_label_2.zip
·KITTI data prepared data (Frustum PointNets)(XYZ, intensity etc.)
https://shapenet.cs.stanford.edu/media/frustum_data.zip
ShapeNet Rendered Images
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DataSet
2011-10-13 19:25:00DataSet其实就是数据集,上文已经说过DataSet是把数据库中的数据映射到内存缓存中的所构成的数据容器,对于任何数据源,它都提供一致的关系编程模型。在DataSet中既定义了数据表的约束关系以及数据表之间的关系,还...DataSet其实就是数据集,上文已经说过DataSet是把数据库中的数据映射到内存缓存中的所构成的数据容器,对于任何数据源,它都提供一致的关系编程模型。在DataSet中既定义了数据表的约束关系以及数据表之间的关系,还可以对数据表中的数据进行排序等。DataSet使用方法一般有三种:
1. 把数据库中的数据通过DataAdapter对象填充DataSet。
2. 通过DataAdapter对象操作DataSet实现更新数据库。
3. 把XML数据流或文本加载到DataSet。
DataSet使用方法的具体实现,使用语言是C#。
1. 把数据库中的数据通过DataAdapter对象填充DataSet:
掌握DataSet使用方法必须掌握ADO.NET另外一个核心常用成员--数据提供者(Data Provider)。数据提供者(也称为托管提供者Managed Provider)是一个类集合,在.Net FrameWork SDK 1.0中数据提供者分为二种:The SQL Server .NET Data Provider和The OLE DB .NET Data Provider。而到了.Net FrameWork SDK 1.1时,ADO.NET中又增加了The ODBC .NET Data Provider和 The Oracle .NET Data Provider二个数据提供者。The SQL Server .NET Data Provider的操作数据库对象只限于Sql Server 7.0及以上版本,Oracle .NET Data Provider的操作数据库对象只限于Oracle 8.1.7及以上版本。而The OLE DB .NET Data Provider和The ODBC .NET Data Provider可操作的数据库类型就相对多了许多,只要它们在本地分别提供Ole Db提供程序和ODBC提供程序。
在这些数据提供者中都有一个DataAdapter类,如:OLE DB .NET Framework 数据提供者中是 OleDbDataAdapter类,The SQL Server .NET Framework 数据提供者中是SqlDataAdapter类,The ODBC .NET Framework 数据提供者中是OdbcDataAdapter类。通过这些DataAdapter就能够实现从数据库中检索数据并填充 DataSet 中的表。
DataAdapter填充DataSet的过程分为二步:首先通过DataAdapter的SelectCommand属性从数据库中检索出需要的数据。SelectCommand其实是一个Command对象。然后再通过DataAdapter的Fill方法把检索来的数据填充 DataSet。代码清单01就是以Microsoft SQL Server 中的Northwind数据库为对象,C#使用The SQL Server .NET Data Provider中的SqlDataAdapter填充DataSet的具体实现方法:
代码清单01:
SqlConnection sqlConnection1 = new SqlConnection ( "Data Source=localhost ;Integrated Security=SSPI ;Initial Catalog=Northwind" ) ;
//创建数据连接
SqlCommand selectCMD = new SqlCommand ( "SELECT CustomerID , CompanyName FROM Customers" , sqlConnection1 ) ;
//创建并初始化SqlCommand对象
SqlDataAdapter sqlDataAdapter1 = new SqlDataAdapter ( ) ;
custDA.SelectCommand = selectCMD ;
sqlConnection.Open ( ) ;
//创建SqlDataAdapter对象,并根据SelectCommand属性检索数据
DataSet dsDataSet1 = new DataSet ( ) ;
sqlDataAdapter1.Fill ( dsDataSet1 , "Customers" ) ;
//使用SqlDataAdapter的Fill方法填充DataSet
sqlConnection.Close ( ) ;
//关闭数据连接对于其他数据提供者的DataAdapter,具体的实现检索数据库中的数据并填充DataSet的实现方法类似于以上方法。
2. 通过DataAdapter对象操作DataSet实现更新数据库:
DataAdapter是通过其Update方法实现以DataSet中数据来更新数据库的。当DataSet实例中包含数据发生更改后,此时调用Update方法,DataAdapter 将分析已作出的更改并执行相应的命令(INSERT、UPDATE 或 DELETE),并以此命令来更新数据库中的数据。如果DataSet中的DataTable是映射到单个数据库表或从单个数据库表生成,则可以利用 CommandBuilder 对象自动生成 DataAdapter 的 DeleteCommand、InsertCommand 和 UpdateCommand。使用DataAdapter对象操作DataSet实现更新数据库具体的实现方法,只需把下面的代码清单02添加到代码清单01之后,二者合并即可实现删除Customers数据表中第一行数据:
代码清单02:
SqlCommandBuilder sqlCommandBuilder1 = new SqlCommandBuilder ( sqlDataAdapter1 ) ;
//以sqlDataAdapter1为参数来初始化SqlCommandBuilder实例
dsDataSet1.Tables["Customers"].Rows[0].Delete ( ) ;
//删除DataSet中删除数据表Customers中第一行数据
sqlDataAdapter1.Update ( dsDataSet1 ,"Customers" ) ;
//调用Update方法,以DataSet中的数据更新从数据库
dsDataSet1.Tables["Customers"].AcceptChanges ( ) ; -
dataset
2012-08-21 11:29:49这一篇博文收集自己要用到得数据库,持续更新, Ranking: 【1】MovieLens Data Sets http://www.grouplens.org/node/12 【2】Yahoo! Learning to Rank Challenge ...【3】LETOR: Learni这一篇博文收集自己要用到得数据库,持续更新,
Ranking:
【1】MovieLens Data Sets http://www.grouplens.org/node/12
【2】Yahoo! Learning to Rank Challenge http://learningtorankchallenge.yahoo.com/datasets.php
【3】LETOR: Learning to Rank for Information Retrieval http://research.microsoft.com/en-us/um/beijing/projects/letor/default.aspx
【4】http://research.microsoft.com/en-us/projects/mslr/default.aspx
Medical dataset:
【2】http://biostat.mc.vanderbilt.edu/twiki/bin/view/Main/DataSets
Video Surveillance:
【1】PETS 2012 Benchmark Data http://pets2012.net/
【2】Surveillance Performance EValuation Initiative (SPEVI) http://www.eecs.qmul.ac.uk/~andrea/spevi.html
【3】Vehicle tracking video datasets http://www.cs.bu.edu/groups/ivc/data/vehicles/
【4】Automobile Data Set http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Automobile
【5】VIVID Tracking Evaluation Web Site http://vision.cse.psu.edu/data/vividEval/datasets/datasets.html
【6】CLIF datasets
【7】Video Surveillance Online Repository (ViSOR): an integrated framework http://imagelab.ing.unimore.it/visor/video_categories.asp
【8】MOTChallenge 2015: Towards a Benchmark for Multi-Target Tracking http://arxiv.org/abs/1504.01942
【9】Multi-Camera Object Tracking (MCT) Challenge http://mct.idealtest.org/Datasets.html
【10】UA-DETRAC (a challenging real-world multi-object detection and multi-object tracking benchmark) http://detrac-db.rit.albany.edu/
【11】QMUL Junction Dataset (http://www.eecs.qmul.ac.uk/~tmh/downloads.html,也有其它类型的数据)
【12】A data set for evaluating the performance of multi-class multi-object video tracking https://arxiv.org/abs/1704.06378
Synthesis:
【1】UC Irvine Machine Learning Repository http://archive.ics.uci.edu/ml/
【2】The CIFAR-10 dataset http://www.cs.utoronto.ca/~kriz/cifar.html
【3】D4.3 Datasets for CANTATA project http://www.hitech-projects.com/euprojects/cantata/datasets_cantata/dataset.html
【4】Roadside survey of vehicle observations http://data.gov.uk/dataset/roadside-survey-of-vehicles
【5】http://imagelab.ing.unimore.it/visor/video_categories.asp貌似是论坛的那种
【6】http://signal.ee.bilkent.edu.tr/VisiFire/index.html森林火焰检测。。
【7】http://signal.ee.bilkent.edu.tr/VisiFire/Demo/SmokeClips/Smoke_Far/ 烟雾检测
Vecicle Type Classification
【1】PANMMVRDataset http://pablonegri.free.fr/Downloads/PANMMVRDataset.htm
【2】BIT-Vehicle Dataset http://iitlab.bit.edu.cn/mcislab/vehicledb/
Action Dataset
【1】Action Dataset http://www.cs.ucf.edu/vision/public_html/data.html
Overhead:
【1】US Highway 101 Dataset http://www.fhwa.dot.gov/publications/research/operations/07030/index.cfm
【2】Vehicle Detection in Aerial Images http://www.dlr.de/caf/en/desktopdefault.aspx/tabid-5431/9230_read-42467/ (车辆的航拍图像)
Face Detection:
[1] Face Recognition Resources on the Internet http://www.ics.uci.edu/~smyth/courses/cs175/
Remote(没仔细看)
[1] http://www.itc.nl/ISPRS_WGIII4/ISPRSIII_4_Test_results/test_results_a1_detect.html
[2] http://www.itc.nl/ISPRS_WGIII4/tests_datasets.html
[3] ISPRS Test Project on Urban Classification and 3D Building Reconstruction http://www2.isprs.org/commissions/comm3/wg4/tests.html
[4] http://www.astrium-geo.com/en/19-gallery?page=2&search=gallery&type=0&sensor=26&resolution=0&continent=0&application=0&theme=0(SAR图像)
[5] Hyperspectral Remote Sensing Scenes http://www.ehu.es/ccwintco/index.php/Hyperspectral_Remote_Sensing_Scenes
[6] A Freeware Multispectral Image Data Analysis System https://engineering.purdue.edu/~biehl/MultiSpec/download_win.html
[7] Hyperspectral Images https://engineering.purdue.edu/~biehl/MultiSpec/hyperspectral.html
[8] Data & Products http://glcf.umd.edu/data/
[9] High Resolution Panchromatic Image Data https://www.e-education.psu.edu/natureofgeoinfo/c8_p11.html
[10] Optical Remote Sensing http://www.crisp.nus.edu.sg/~research/tutorial/optical.htm (新加坡国立大学研究的)
[11] 遥感 数据/资料 网站汇总 http://www.cnblogs.com/Romi/archive/2012/04/11/2442174.html
[12] A Freeware Multispectral Image Data Analysis System https://engineering.purdue.edu/~biehl/MultiSpec/index.html
[13] http://landsat.usgs.gov/gallery.php
[14] http://icn.bjtu.edu.cn/Visint/resources/dataset (北京交通大学数据集,没有仔细看)
Driver Identification in Smart Cars
[1] http://fipa.cs.kit.edu/26.php(感觉挺好的,但没有仔细看)
[2] Daimler Pedestrian Benchmarks http://www.gavrila.net/Datasets/datasets.html
[3] UvA Person Tracking Benchmarks http://www.gavrila.net/Datasets/datasets.html
Panorama database
[1] SUN360 panorama database http://sun360.csail.mit.edu/
Segment
[1] Contour Detection and Image Segmentati on Resources http://www.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/CS/vision/grouping/resources.html
line
[2] York Urban Line Segment Database Information http://elderlab.yorku.ca/YorkUrbanDB/
眼睛运动
Actions in the Eye. Human Eye Movement Datasets http://109.101.234.42/datasets.php
Match:
[1] http://lear.inrialpes.fr/people/mikolajczyk/(这个是Krystian Mikolajczyk大神在Lear, INRIA Rhone-Alpes上的网站)
[2] http://www.featurespace.org/(这个是综合的数据库,包括很多种类的图片,个人感觉检测人的图片挺多的)
[3] Affine Covariant Features http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/affine/
[4] http://www.vision.ee.ethz.ch/datasets/index.en.html(综合类的,苏黎世联邦理工学院的)
[5] http://vision.middlebury.edu/MRF/results/ (都是利用马尔科夫随机场做的各种应用)
Track的
【1】Visual Tracking via Locality Sensitive Histograms有代码,有data
Face:
【1】http://vasc.ri.cmu.edu/idb/html/face/ (Face数据库)
【2】A Natural Visible and Infrared facial Expression Database http://nvie.ustc.edu.cn/
火星照片:
【1】http://www.msss.com/mars_images/moc/
【2】http://www.msss.com/msss_images/index.html
Infrared
【1】http://www.imagefusion.org/images/mm-segmentations/mm-segmentations.html
【2】http://www.imagefusion.org/images/mm-segmentations/uncamp/uncamp-i.html
【3】OTCBVS Benchmark Dataset Collection http://www.cse.ohio-state.edu/otcbvs-bench/
Image fusion
[1] image fusion toolbox http://www.metapix.de/download.htm(包含有图)
[2] http://www.imagefusion.org/ (各种图片都有,遥感和不同季节的)
[3] http://www.geodeva.com/very_high_res_geoeye.html
[4] http://vision.ece.ucsb.edu/registration/satellite/
[5] http://emuch.net/bbs/viewthread.php?tid=4957851
[6] http://www.pxleyes.com/photography-contest/19726/multi-focus.html(很多multi focus 的照片)
[7] http://www.quxiaobo.org/software/software_FusingImages.html (是厦门大学一个老师的,有代码有图片)
[8] http://vision.ece.ucsb.edu/research.html (有融合,分割,配准)
[9] http://www.cleangreengems.com/cowdisley/lessons/depthofield.htm(multi-focus)
[10] http://vision.ece.ucsb.edu/fusion/mosaicframework/focus.shtml (multi-focus)
[11] Artifact-free High Dynamic Range Imaging http://users.soe.ucsc.edu/~orazio/deghost.html
[12]www.data-fusion.org http://www.data-fusion.org/introduction
近红外:
[1] LeeKosarajuSankaranarayanan http://white.stanford.edu/teach/index.php/LeeKosarajuSankaranarayanan
[2] Near Infrared http://ivrg.epfl.ch/research/infrared
lidar:
[1] Lidar Dense Ground Truth Datasets http://cvlab.epfl.ch/cms/site/cvlab2/lang/en/data/keypoint
[2] Lidar 的介绍http://resources.arcgis.com/en/help/main/10.1/index.html#//015w00000041000000
[3] LiDAR / ALSM Data http://lidar.asu.edu/data.html
[4] Mount Saint Helens - Lidar Data https://wagda.lib.washington.edu/data/type/elevation/lidar/st_helens/toutle01.html
[5] LiDAR Elevation Data for Minnesota http://www.mngeo.state.mn.us/chouse/elevation/lidar.html
[6] Puget Sound Lidar Consortium http://pugetsoundlidar.ess.washington.edu/lidardata/index.html
[7] ArcGIS 10.1对Lidar支持的魔法力量(一) http://blog.csdn.net/arcgis_all/article/details/8214587
[8] Labeled 3D point clouds http://www.cs.cmu.edu/~hebert/#Data
[9] Welcome to the Large-Scale Point Cloud Classification Benchmark! (三维点云数据, Semantic3D.net: A new Large-scale Point Cloud Classification Benchmark) http://www.semantic3d.net/
车辆:
[1] https://github.com/udacity/didi-competition
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Dataset之COCO数据集:COCO数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略
2018-10-04 19:52:43Dataset之COCO数据集:COCO数据集的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 COCO数据集的简介 0、COCO数据集的80个类别—YoloV3算法采用的数据集 1、COCO数据集的意义 2、COCO数据集的特点 3、数据集的...Dataset之COCO数据集:COCO数据集的简介、安装、使用方法之详细攻略
目录
0、COCO数据集的80个类别—YoloV3算法采用的数据集
COCO数据集的简介
MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context,起源于微软于2014年出资标注的Microsoft COCO数据集,与ImageNet竞赛一样,被视为是计算机视觉领域最受关注和最权威的比赛之一。
COCO数据集是一个大型的、丰富的物体检测,分割和字幕数据集。这个数据集以scene understanding为目标,主要从复杂的日常场景中截取,图像中的目标通过精确的segmentation进行位置的标定。图像包括91类目标,328,000影像和2,500,000个label。目前为止有语义分割的最大数据集,提供的类别有80 类,有超过33 万张图片,其中20 万张有标注,整个数据集中个体的数目超过150 万个。0、COCO数据集的80个类别—YoloV3算法采用的数据集
person(人)
bicycle(自行车) car(汽车) motorbike(摩托车) aeroplane(飞机) bus(公共汽车) train(火车) truck(卡车) boat(船)
traffic light(信号灯) fire hydrant(消防栓) stop sign(停车标志) parking meter(停车计费器) bench(长凳)
bird(鸟) cat(猫) dog(狗) horse(马) sheep(羊) cow(牛) elephant(大象) bear(熊) zebra(斑马) giraffe(长颈鹿)
backpack(背包) umbrella(雨伞) handbag(手提包) tie(领带) suitcase(手提箱)
frisbee(飞盘) skis(滑雪板双脚) snowboard(滑雪板) sports ball(运动球) kite(风筝) baseball bat(棒球棒) baseball glove(棒球手套) skateboard(滑板) surfboard(冲浪板) tennis racket(网球拍)
bottle(瓶子) wine glass(高脚杯) cup(茶杯) fork(叉子) knife(刀)
spoon(勺子) bowl(碗)
banana(香蕉) apple(苹果) sandwich(三明治) orange(橘子) broccoli(西兰花) carrot(胡萝卜) hot dog(热狗) pizza(披萨) donut(甜甜圈) cake(蛋糕)
chair(椅子) sofa(沙发) pottedplant(盆栽植物) bed(床) diningtable(餐桌) toilet(厕所) tvmonitor(电视机)
laptop(笔记本) mouse(鼠标) remote(遥控器) keyboard(键盘) cell phone(电话)
microwave(微波炉) oven(烤箱) toaster(烤面包器) sink(水槽) refrigerator(冰箱)
book(书) clock(闹钟) vase(花瓶) scissors(剪刀) teddy bear(泰迪熊) hair drier(吹风机) toothbrush(牙刷)1、COCO数据集的意义
MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context,起源于是微软于2014年出资标注的Microsoft COCO数据集,与ImageNet 竞赛一样,被视为是计算机视觉领域最受关注和最权威的比赛之一。
当在ImageNet竞赛停办后,COCO竞赛就成为是当前目标识别、检测等领域的一个最权威、最重要的标杆,也是目前该领域在国际上唯一能汇集Google、微软、Facebook以及国内外众多顶尖院校和优秀创新企业共同参与的大赛。
该数据集主要解决3个问题:目标检测,目标之间的上下文关系,目标的2维上的精确定位。COCO数据集有91类,虽然比ImageNet和SUN类别少,但是每一类的图像多,这有利于获得更多的每类中位于某种特定场景的能力,对比PASCAL VOC,其有更多类和图像。1、COCO目标检测挑战
- COCO数据集包含20万个图像;
- 80个类别中有超过50万个目标标注,它是最广泛公开的目标检测数据库;
- 平均每个图像的目标数为7.2,这些是目标检测挑战的著名数据集。
2、COCO数据集的特点
COCO is a large-scale object detection, segmentation, and captioning dataset. COCO has several features:
- Object segmentation
- Recognition in context
- Superpixel stuff segmentation
- 330K images (>200K labeled)
- 1.5 million object instances
- 80 object categories
- 91 stuff categories
- 5 captions per image
- 250,000 people with keypoints
- 对象分割;
- 在上下文中可识别;
- 超像素分割;
- 330K图像(> 200K标记);
- 150万个对象实例;
- 80个对象类别;
- 91个类别;
- 每张图片5个字幕;
- 有关键点的250,000人;
3、数据集的大小和版本
大小:25 GB(压缩)
记录数量: 330K图像、80个对象类别、每幅图像有5个标签、25万个关键点。
COCO数据集分两部分发布,前部分于2014年发布,后部分于2015年,2014年版本:82,783 training, 40,504 validation, and 40,775 testing images,有270k的segmented people和886k的segmented object;2015年版本:165,482 train, 81,208 val, and 81,434 test images。
(1)、2014年版本的数据,一共有20G左右的图片和500M左右的标签文件。标签文件标记了每个segmentation的像素精确位置+bounding box的精确坐标,其精度均为小数点后两位。COCO数据集的下载
数据集下载地址
1、2014年数据集的下载
http://msvocds.blob.core.windows.net/coco2014/train2014.zip
2、2017的数据集的下载
http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip
http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.ziphttp://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip
http://images.cocodataset.org/annotations/stuff_annotations_trainval2017.ziphttp://images.cocodataset.org/zips/test2017.zip
http://images.cocodataset.org/annotations/image_info_test2017.zipCOCO数据集的使用方法
1、基础用法
(1)、Download Images and Annotations from [MSCOCO] 后期更新…… (2)、Get the coco code 后期更新…… (3)、Build the coco code 后期更新…… (4)、Split the annotation to many files per image and get the image size info 后期更新…… (5)、 Create the LMDB file 后期更新…… -
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2019-12-14 13:41:10there are three websites that have the dataset list of some different data type: 1 - www.iapr-tc11.org 2 - tc11.cvc.uab.es 3 - rrc.cvc.uab.es 2017 COCO-Text 2017 DeTEXT 2017 DOST 2017 FSNS ... -
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