计算机视觉与模式识别大赛小规模游戏数据集CVPR小型游戏数据集-gamerml
数据来源：互联网公开数据
标签：计算机视觉，游戏图像，数据集，图像分析，深度学习，图像处理，视觉识别，人工智能
数据概述：该数据集由计算机视觉与模式识别会议（CVPR）提供，专注于游戏图像的分析和处理。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2022年。
地理范围：数据涵盖了多种类型的游戏场景和图像，主要为视频游戏中的不同关卡和角色。
数据维度：数据集包括游戏图像及其对应的标签信息，涵盖多个类别的游戏元素，如角色，道具，场景等。图像尺寸和分辨率多样，适用于不同的图像分析任务。
数据格式：数据提供为JPEG格式图像，便于图像处理和分析。
来源信息：数据来源于CVPR的小规模游戏图像分析竞赛，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于图像处理，计算机视觉及深度学习等领域，特别是在游戏图像的分类，定位及视觉感知任务中具有重要应用价值。
数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于游戏图像分析，角色识别等计算机视觉研究，如游戏图像中的物体检测，场景分类等。
行业应用：可以为游戏开发，游戏测试等行业提供数据支持，特别是在游戏界面识别，角色动作分析方面。
决策支持：支持游戏图像的质量提升与细节提取，帮助相关领域制定更好的数据处理与应用策略。
教育和培训：作为计算机视觉和人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解图像分析与处理技术。
此数据集特别适合用于探索游戏图像分析算法，帮助用户实现图像分类，物体检测和场景识别等目标，促进游戏图像处理技术进步。
