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首页 › 人工智能 › 通用物体检测数据集 Objects365

通用物体检测数据集 Objects365

迦娜王
3年前人工智能
1,130 0 0

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
旷视发布通用物体检测数据集 Objects365,开启 CVPR 物体检测挑战赛

Objects365 与大型经典数据集对比

旷视发布通用物体检测数据集 Objects365,开启 CVPR 物体检测挑战赛

Objects365 与 COCO/VOC 详细对比

旷视发布通用物体检测数据集 Objects365,开启 CVPR 物体检测挑战赛

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:

https://www.objects365.org/workshop2019.html

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