Login
- Dokumenttyp:
- Forschungsdaten
- Verantwortlich:
- Zügner, Daniel; Ziller, Alexander; Hansjakob, Julius
- Autorinnen / Autoren:
- Ziller, Alexander; Hansjakob, Julius; Rusinov, Vitalii; Zügner, Daniel; Vogel, Peter; Günnemann, Stephan
- Institutionszugehörigkeit:
- TUM
- Herausgeber:
- TUM
- Titel:
- Oktoberfest Food Dataset
- Identifikator:
- doi:10.14459/2019mp1487154
- Enddatum der Datenerzeugung:
- 27.04.2019
- Fachgebiet:
- DAT Datenverarbeitung, Informatik
- Quellen der Daten:
- Abbildungen von Objekten / image of objects
- Datentyp:
- Bilder / images; Video-Aufzeichnungen / audiovisual collection; Tabellen / tables
- Anderer Datentyp:
- Object detection markers
- Beschreibung:
- Dataset for Object Detection in Machine Learning: The dataset contains 600GB of unlabeled video data from eleven days displaying the counter in a beer tent from four different camera angles. From this dataset 1110 images with 2696 objects from 15 different classes were extracted and annotated.
- Links:
- Schlagworte:
- Machine Learning; Deep Learning; Dataset; Object Detection; Computer Vision; Food
- Technische Hinweise:
- View and download
The data server also offers downloads with FTP
The data server also offers downloads with rsync (password m1487154):
rsync rsync://m1487154@dataserv.ub.tum.de/m1487154/ - Sprache:
- en
- Rechte:
- by-sa, http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
BibTeX