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用于動作分類和定位的稀疏標(biāo)記數(shù)據(jù)集

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  圖像分類和目標(biāo)檢測領(lǐng)域近年來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,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 個樣本)到 ImageNet(2011,包含 120 萬個樣本)這樣的數(shù)據(jù)集。在目標(biāo)檢測中,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。Pascal VOC(2007)只包含 1578 個樣本,而最近提出的 COCO 數(shù)據(jù)集包含超過 20 萬張圖像和 50 萬個目標(biāo)實例標(biāo)注。

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