行人检测(人体检测)1：人体检测数据集(含下载链接)3. COCO数据集

标签：VOC 检测 person COCO 数据人体

行人检测(人体检测)1：人体检测数据集(含下载链接)

1. 前言

2. VOC数据集

3. COCO数据集

4. MPII数据集

5.人体检测(包含人体+人脸框)数据集下载

6.人体检测（行人检测）效果（Python版本）

7.人体检测（行人检测）效果（Android版本）

1. 前言

这是项目《行人检测(人体检测)》系列之《人体检测数据集》；我们将介绍几个常见的人体检测数据集：VOC，COCO和MPII数据集，总数据量约10W左右，可用于人体(行人)检测模型算法开发。这三个数据集都标注了人体检测框，但没有人脸框，考虑到很多项目业务需求，需要同时检测人脸和人体框；故已经将这三个数据都标注了person和face两个标签，以便深度学习目标检测模型训练。

行人检测(人体检测)1：人体检测数据集(含下载链接)3. COCO数据集_行人检测

行人检测(人体检测)1：人体检测数据集(含下载链接)3. COCO数据集_数据集_02

如果需要进行人像分割，实现一键抠图效果，请参考文章：《一键抠图Portrait Matting人像抠图 (C++和Android源码)》

2. VOC数据集

VOC数据集，这应该是深度学习目标检测最常见的数据集，一共有20个类别，分为VOC2007和VOC2012两个数据集，总共约2.7W的数据量。如果你只需要训练人体检测，需要提取VOC数据集中person标签的数据。

行人检测(人体检测)1：人体检测数据集(含下载链接)3. COCO数据集_人体数据集_06

下载地址：The PASCAL Visual Object Classes Homepage

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 "bicycle", 
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 "horse", 
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"person", 
 "pottedplant", 
 "sheep", 
 "sofa", 
 "train", 
 "tvmonitor"

3. COCO数据集

COCO数据集是一个可用于图像检测（image detection），语义分割（semantic segmentation）和图像标题生成（image captioning）的大规模数据集。它有超过330K张图像（其中220K张是有标注的图像），包含150万个目标，80个目标类别（object categories：行人、汽车、大象等），91种材料类别（stuff categoris：草、墙、天空等），每张图像包含五句图像的语句描述，且有250,000个带关键点标注的行人。

行人检测(人体检测)1：人体检测数据集(含下载链接)3. COCO数据集_行人检测_07

下载地址：COCO - Common Objects in Context
关于COCO数据集格式说明：COCO数据格式说明

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如果你只需要训练人体检测，需要提取VOC数据集中person标签的数据。

4. MPII数据集

MPII 人体姿势数据集是用于评估铰接式人体姿势估计的最先进基准。该数据集包括大约 25,000 张图像，其中包含超过40,000 个人的身体关节注释。这些图像是使用日常人类活动的既定分类法系统地收集的。总体而言，该数据集涵盖了 410 种人类活动，并且每张图像都带有一个活动标签。每张图片都是从 YouTube 视频中提取的，并提供了前后未注释的帧。

行人检测(人体检测)1：人体检测数据集(含下载链接)3. COCO数据集_人体数据集_08

下载地址：http://human-pose.mpi-inf.mpg.de/#download

MPII数据集原本是2D-Pose人体关键点检测（人体姿势数据集），稍微处理即可获得person的人体检测数据集。

5.人体检测(包含人体+人脸框)数据集下载

原始官方下载VOC数据集，COCO数据集和MPII数据集，数据格式并不统一，也有很多非人体的数据，需求剔除。这里已经将这三个数据集整合为统一的格式人体检测数据集，数据统一转换为VOC数据格式，人体标注框名称统一为“person”；这三个数据集都标注了人体检测框，但没有人脸框，考虑到很多项目业务需求，需要同时检测人脸和人体框；故已经将这三个数据都标注了person和face两个标签，以便深度学习目标检测模型训练。

人体检测数据集包含：VOC人体数据集+COCO人体数据集+MPII人体数据集

【数据集下载地址】行人检测(人体检测)1：人体检测数据集(含下载链接)

（1）VOC人体数据集