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用于動作分類和定位的稀疏標記數據集

大小:0.60 MB 人氣: 2018-02-28 需要積分:2

  圖像分類和目標檢測領域近年來取得了重大的平行進展。可以認為,這些進展歸功于數據集的質量提高和數量增長,進而逐步成功地應用到了更復雜的學習模型中。在圖像分類中,我們有從 Caltech101(2004,只有 9146 個樣本)到 ImageNet(2011,包含 120 萬個樣本)這樣的數據集。在目標檢測中,盡管收集邊界框信息所需的額外人類標注成本提高了,但也出現了訓練集規模逐漸擴展的相似趨勢。Pascal VOC(2007)只包含 1578 個樣本,而最近提出的 COCO 數據集包含超過 20 萬張圖像和 50 萬個目標實例標注。

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