用于動(dòng)作分類和定位的稀疏標(biāo)記數(shù)據(jù)集
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標(biāo)簽：定位(35163)數(shù)據(jù)集(24470)
圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域近年來(lái)取得了重大的平行進(jìn)展。可以認(rèn)為，這些進(jìn)展歸功于數(shù)據(jù)集的質(zhì)量提高和數(shù)量增長(zhǎng)，進(jìn)而逐步成功地應(yīng)用到了更復(fù)雜的學(xué)習(xí)模型中。在圖像分類中，我們有從 Caltech101（2004，只有 9146 個(gè)樣本）到 ImageNet（2011，包含 120 萬(wàn)個(gè)樣本）這樣的數(shù)據(jù)集。在目標(biāo)檢測(cè)中，盡管收集邊界框信息所需的額外人類標(biāo)注成本提高了，但也出現(xiàn)了訓(xùn)練集規(guī)模逐漸擴(kuò)展的相似趨勢(shì)。Pascal VOC（2007）只包含 1578 個(gè)樣本，而最近提出的 COCO 數(shù)據(jù)集包含超過(guò) 20 萬(wàn)張圖像和 50 萬(wàn)個(gè)目標(biāo)實(shí)例標(biāo)注。
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