一个关于人工智能计算机视觉目标检测模型轻量化方面的公开数据集问题？

有一些建议的公开数据集可供您参考。这些数据集中包含了大量的人和车辆图像，适用于目标检测和轻量化模型的开发。以下是一些建议的数据集：

COCO 数据集（Common Objects in Context）：这是一个广泛应用于计算机视觉任务的数据集，包括目标检测、分割和关键点检测等。COCO 数据集包含了大量的人和车辆图像，可用于训练和评估您的模型。链接：http://cocodatasetorg/

PASCAL VOC 数据集：PASCAL VOC 是另一个常用于计算机视觉任务的数据集，它包含了多个类别的对象，包括人和车。链接：http://hostrobotsoxacuk/pascal/VOC/

Waymo Open Dataset：这是一款自动驾驶相关的数据集，其中包含了丰富的道路场景数据。数据集涵盖了行人和车辆等目标，适用于轻量化目标检测模型的训练和评估。链接：https://waymocom/open/

Cityscapes 数据集：Cityscapes 数据集专注于城市街景，包含了大量的人和车辆图像。该数据集的目标是训练和评估计算机视觉算法在城市环境中的性能。链接：https://wwwcityscapes-datasetcom/

UA-DETRAC 数据集：该数据集专为车辆检测和跟踪任务设计，其中包含了大量的车辆图像。尽管它主要针对车辆，但数据集中也包含了一定数量的行人图像。链接：https://detrac-dbritalbanyedu/

这些数据集中的一些可能需要您自行对标注数据进行处理以满足您的需求。同时，您可以尝试使用轻量化的目标检测模型，如 YOLO、SSD 或 MobileNet 系列，以获得较高的检测准确率和实时性。