SODA10M 数据集下载记录
简介
SODA10M 数据集是一个用于目标检测和深度学习的大型数据集，包含了丰富的道路场景图片。该数据集分为有标签和无标签两部分，总文件大小约为5.6GB。有标签部分包含了6种主要的人车场景类别，适用于YOLO模型的训练。
数据集结构
数据集的组织结构如下：
SODA10M
├── SSLAD-2D
│ ├── Labeled
│ │ ├── train
│ │ ├── val
│ │ ├── test
│ │ └── annotations
│ │ ├── instance_train.json
│ │ ├── instance_val.json
│ │ └── instance_test.json
│ └── Unlabel
│ ├── images
│ │ └── images_*
│ └── annotations
│ └── instance_unlabel_*.json
下载方式
- 官方下载链接：由于官网可能无法访问，建议直接通过提供的百度云盘链接进行下载。
- 百度云盘链接：
- SODA10M Trainval 下载链接：百度云盘
- SODA10M 测试下载链接：百度云盘
数据集内容
- 有标签数据：包含训练集、验证集和测试集，每个集分别包含5000张图片。
- 无标签数据：包含一千万张无标签图片，适用于半监督或自监督学习。
使用说明
- 目标检测：数据集适用于目标检测任务，特别是针对行人、骑自行车的人、汽车、卡车、有轨电车和三轮车等目标类别。
- 深度学习：数据集适用于深度学习模型的训练，尤其是YOLO模型。
注意事项
- 数据集文件较大，建议使用高速网络下载。
- 下载后请确保文件完整性，避免数据损坏。
参考资料
- 数据集的详细介绍和使用方法可以参考相关论文和博客文章。
希望这个README文件能帮助你更好地理解和使用SODA10M数据集。如果有任何问题，欢迎随时联系。