通用物体检测数据集 Objects365
日前，旷视发布最大通用物体检测数据集 Objects365，并基于该数据集以及去年公布的 CrowdHuman 数据集，发起三项物体检测挑战赛，并将在 CVPR 2019 上举办 workshop，邀请优胜队伍在现场进行比赛分享，共同探讨检测问题的瓶颈及优化方向。
Objects365 挑战赛
Objects365 是一个全新的数据集，旨在促进物体检测研究。训练集大小为 638K，包括 63 万张图像，标注了 365 个对象类，其中包括超过 1000 万个边界框，每张图像平均标注框为 15.8 个，涵盖了基本上所有常见的对象。
围绕 Objects365 数据集，旷视打造了两大赛道：
- Full Track
这一赛道的目标是探索目标检测系统的性能上限，参赛者可以用到所有 365 个类以及超过 60 万张训练图像集。其中 3 万张图像用于验证，另外 10 万张图像用于测试。为了评估目标检测系统的性能，将采用 COCO 评估模型质量（IOU 从 0.5 到 0.95）。
- Tiny Track
这一赛道是为了降低门槛，加快算法的迭代速度，研究目标检测中的长尾问题。这里会选出 Objects365 数据集中的 65 个类别，参赛者可以使用其中 10K 的训练数据进行训练模型。
- Objects365 与其他大型数据集对比
Objects365 与大型经典数据集对比
Objects365 与 COCO/VOC 详细对比
VOC/COCO/OpenImages/Objects365 数据集中，图像包含类别数的对比
CrowdHuman 挑战赛
CrowdHuman 数据集注释丰富，极具多样性。这一数据集包含 15000 张训练图像、4370 张验证图像和 5000 张测试图像。训练集包括 34 万个人类实例，每张图片中平均有 22.6 个人，同时存在各种各样的遮挡。每个人类实例都用头部边界框、人体可视区域边界框和人体全身边界框标注。
该数据集详情请参见：旷视发布基准数据集 CrowdHuman，用于人群中的人类检测
目前比赛官网还未上线关于此项赛道的更多信息。
时间轴
4 月 16 日：比赛启动
5 月 10 日：发布测试集数据
6 月 12 日：提交结束，比赛截止
6 月 17 日：举办 workshop，公布比赛结果
后续，比赛详情将于 https://www.biendata.com/上线，欢迎大家持续关注。
Objects365 地址：
http://www.objects365.org/overview.html
workshop 地址：