Object365数据/论文说明

最新推荐文章于 2024-12-03 16:37:11 发布
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#深度学习 #目标检测 #数据集

介绍Objects365数据集，拥有365类目标，超600k训练图片，逾千万bboxes，为迄今最大全注释目标检测数据集。预训练模型在COCO测试中表现优于ImageNet模型，且达到相同精度所需时间仅为后者十分之一。

总览：

        1.目标检测数据，365类，约600k训练图片，超过一千万的bboxes。迄今为止最大的目标检测数据集（全注释的）。

         2.服务于更好的未来研究：局部敏感类型的任务，如目标检测，语义分割

         3.在COCO测试下，Objects365上预训练的模型比在ImageNet上预训练的模型高5.6个点（90K次迭代）。而在540K次迭代下，仍然高2.7个点。同时到达同样的精度，前者finetuing 时间为后者的1/10。

 

数据使用性能：

            

数据对比：

                                      

 

                 

【论文阅读】DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection
Limiiiing的博客
09-07 3879
YOLO系列由于在速度和准确性之间的合理权衡，已成为最受欢迎的实时目标检测框架。然而，我们观察到YOLO的速度和准确性受到NMS的负面影响。最近，基于端到端Transformer的检测器（DETRs）为消除NMS提供了一种替代方案。尽管如此，高计算成本限制了它们的实用性，并阻碍了它们充分发挥排除NMS的优势。在本文中，我们提出了实时检测Transformer（RT - DETR），据我们所知，这是第一个解决上述困境的实时端到端目标检测器。
YOLO12论文阅读：Attention-Centric Real-Time Object Detectors
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文章链接：2502.12524。
Objects365 数据集
05-05
Objects365 数据集，有图片和链接，数据集百度网盘链接，一共40多个G，亲测可以下载
Objects365数据集介绍
summerriver1的博客
07-07 1471
Objects365数据集介绍与下载
旷视科技Object365数据集
06-25
旷视科技发布了通用物体检测数据集Objects365，包含63万张图像，覆盖365个类别数量，高达 1000 万的框数，超越了Pascal VOC、ImageNet、COCO数据集。，成为史上最大通用物体检测数据集。本资源提供Objects365数据集下载网盘链接，如果失效可以根据文件内邮箱进行咨询。
Objects365
whaosoft143ai的博客
08-22 1685
例如，我们需要将时钟的装饰部分包含在上图左边图形中，因为装饰部分属于时钟，不会导致对目标类别的误解。对于上图中的右边图形，注释器需要标记小的边界框，因为时钟的外部区域将导致另一个类别为“塔”。在已有的ImageNet和COCO等数据集的激励下，以及*中对可扩展多类注释的讨论，我们按照以下三个步骤设计了我们的注释流程。如上图所示，基于所建议的注释流程，每个注释器只需熟悉一个超级类别中的目标类别，而不是所有365个对象类别。此外，利用Objects365特征，可以在一个数量级的训练时间内获得类似的结果。
Objects365 资源整理
04-18
Objects365 资源整理下载 旷视科技首席科学家孙剑介绍了旷视研究院最近发布的通用物体检测数据集Objects365，总共包含63万张图像数量，覆盖365个类别数量，高达 1000 万的框数，超越了Pascal VOC、ImageNet、COCO数据集。
oracleobject设计毕业设计论文完整版设计论文(1)(1).doc
07-06
本篇毕业设计论文详细阐述了如何在Oracle数据库中设计和使用Oracle Object，以便更好地满足业务需求和数据管理的复杂性。 首先，论文介绍了Trade、Product和Account三张表的设计，它们之间的关系通过Trade_ID关联。...
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时光机 °的博客
10-11 1708
现有大多数检测算法，都依赖于一些初始猜测。不管是基于proposal的二阶目标检测算法，还是anchor-based、anchor-free的一阶目标检测算法，都是没有直接去预测集合预测的，而是设计了一个替代的任务（回归和类别概率）来解决目标检测问题。现代目标检测器的检测性能很受后处理步骤的影响，比如（1）密集预测边界框的消除；（2）anchor集合的额设计；（3）将目标分配给anchor的启发性方法；
[论文阅读笔记32] Object-Centric Multiple Object Tracking (ICCV2023)
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06-22 1916
无监督的object-centric learning（OCL）可以将场景划分为多个object，而无需进行先验的定位（例如pretrain的detector）。这正好可以解决MOT标注信息繁多、困难的问题。空间上，OCL没有正确认识整个物体的语义信息，导致物体往往被划分成了很多parts时间上，OCL也无法准确地维护帧间连续性。
Objects365数据集下载与信息统计
AI数据工厂
01-30 7819
介绍了Objects365数据集，并提供了百度网盘下载链接；同时，给出了数据集的统计信息。
旷世Objects365数据集----类别对照表
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{'name': 'human', 'id': 1} {'name': 'sneakers', 'id': 2} {'name': 'chair', 'id': 3} {'name': 'hat', 'id': 4} {'name': 'lamp', 'id': 5} {'name': 'bottle', 'id': 6} {'name': 'cabinet/shelf', 'id': 7} {...
Objects365数据简介及数据转换为XML格式
无名的小菜鸡
06-02 5436
Objects365数据简介及数据转换为XML格式 注：Obj365和COCO数据集转换为xml格式以及转为yolo的txt格式，xml数据统计处理更改见GitHub：https://github.com/lidc1004/Object-detection-converts 1. Objects365数据集介绍 Objects365是旷视和北京智源人工智能研究院联合推出了目标检测任务的新基准。它的所有图像数据都是在自然场景设计和收集的。该Objects365目标检测数据集主要用于解决具有365个对象类别
【论文笔记】Objects365: A Large-scale, High-quality Dataset for Object Detection（ICCV 2019）
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内容:It is the largest object detection dataset (with full annotation) so far and establishes a more challenging benchmark for the community. 作为预训练模型有更好的精确率和更快的收敛速度！ 介绍数据集的标注过程这样更清晰！ 最大的亮点就是对数据集迁移能力的分析： Iterations 所谓iterations就是完成一次epoch所需的batch个数。 刚.
Object s 365目标检测 数据集
源代码杀手的博客
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目标检测是计算机视觉和模式识别领域的基础问题之一，对计算机视觉和模式识别领域具有重要的应用价值。 | 数据集描述 北京智源人工智能研究院 和旷视 联合推出了目标检测任务的新基准： Objects365。它的所有图像数据都是在自然场景设计和收集的。该Objects365目标检测数据集主要用于解决具有365个对象类别的大规模检测，并 为目标检测研究提供多样化、实用性的基准。同时，我们围绕数据集组织了2019年智源-旷视目标检测挑战赛，以及2020年智源-旷视目标检测赛 希望这些活动可以成为一个平台，推动目标检测
Objects365数据集提取类别及标签转化为Yolo格式
小俊俊的博客
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在train文件夹中，新建images文件夹，images文件夹中的图像实际是我将数据集train文件夹中的patch0.tar.gz解压后放入的图像。因为这个数据集太大了，只能一个一个小压缩包处理。在深度学习过程中，有些类别在现有数据集中就已经有了，因此可以直接利用现有数据集进行提取目标类别。Objects365数据集包含365中类别数据。在output文件夹中，将会保存处理结果。按照上述文件夹摆放数据后，修改成自己的路径。
Objects365 - 最新大规模高质量目标检测数据集
AI扑社
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投稿作者：极链AI研究院顾寅铮 今年4月，在北京举行的智源学者计划启动暨联合实验室发布会上，北京旷视科技有限公司与北京智源人工智能研究院共同发布了全球最大的目标检测数据集 – Objects365。 该数据集总共包含63万张图像，覆盖365个类别，高达1000万框数，具有规模大、质量高、泛化能力强的特点，远超Pascal VOC、COCO等传统数据集。关于Objects365的论文 [1...
63万张！旷视发布最大物体检测数据集Objects365，物体检测竞赛登陆CVPR
量子位
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郭一璞 发自 北京会议中心量子位 报道 | 公众号 QbitAI比ImageNet大的图像数据集来了。在4月16日的智源学者计划启动暨联合实验室发布会上，旷视科技发布了...
Object365数据集365种类别名称
无名的小菜鸡
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Object365数据集365种类别名称 1:human 2:sneakers 3:chair 4:hat 5:lamp 6:bottle 7:cabinet/shelf 8:cup 9:car 10:glasses 11:picture/frame 12:desk 13:handbag 14:street lights 15:book 16:plate 17:helmet 18:leather shoes 19:pillow 20:glove 21:potted plant 22:bracelet 23:
object365预训练模型下载
01-11
### 如何下载Object365预训练模型 为了下载并使用Object365预训练模型，需遵循一系列特定步骤来配置环境以及获取所需的资源。这些操作基于已有的TensorFlow版本和其他必要的工具。 #### 准备工作 确保已经安装了适当版本的TensorFlow (如1.13.1)，并且完成了Google Research Object Detection API 的设置过程[^1]： ```bash # 假设已经在本地设置了Python虚拟环境，并激活该环境 pip install tensorflow==1.13.1 ``` 接着按照说明下载`models-master.zip` 并解压至合适位置，在`research/object_detection` 文件夹内执行如下命令以编译`.proto`文件为Python模块: ```bash protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=. ``` 这一步骤会创建必需的支持文件以便后续处理图像数据集和检测对象。 #### 获取Model Checkpoint 对于具体的Object365预训练模型而言，通常这类大型公开的数据集及其对应的预训练权重不会直接托管于GitHub仓库中，而是通过官方文档或论文链接指向专门存储服务（例如百度网盘、阿里云OSS或其他公共S3桶）。因此建议访问原始发布者的页面寻找确切的下载地址。 一般情况下，可以通过以下方式找到正确的下载源： - 查看原作者发布的论文中的补充材料部分； - 浏览项目主页上的README.md文件查找是否有提及预训练模型的具体下载方法； - 加入社区论坛询问其他研究者是否分享过相关资源。 一旦获得了合法可靠的下载链接，则可以直接利用wget或者其他HTTP客户端工具将其拉取到本地环境中： ```bash # 使用wget作为例子展示如何从互联网上抓取checkpoint tarball wget http://example.com/path/to/Object365_pretrained_model.tar.gz tar -xzvf Object365_pretrained_model.tar.gz ``` 请注意替换上述URL为实际可用的位置。 最后，记得调整好路径使得新下载下来的checkpoints能够被目标应用程序识别读取。
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