Pascal VOC Challenge

补充：    PASCAL VOC (Visual Object Challenge)

   计算机视觉里面很大一块是在做物体的识别、检测还有分类(object recognition, detection and classification)。几乎在每一个应用领域都需要用到这三项功能，所以能否顺利的完成这三个功能，对检验一个算法的正确性和效率来说是至关重要的。所以每一个算法的设计者都会运用自己搜集到的场景图片对算法进行训练和检测，这个过程就逐渐的形成了数据集（dataset）。而不幸的是，这样形成的数据集存在着很大的偏向性。因为就算是作者可以的随机搜集图片，在筛选的时候也存在着作者对事物的主管判断，而这种判断在其他人眼中就会觉得不公平。同时为了比较不同的算法效率，设计者也会运用数据集来进行性能比较。所以如果你看的论文足够多的话，你会发现，大家的实验部分都会说：在某个数据集上我的算法是最牛X的；在某某数据集上我的算法和当前最牛X的其他地方差不多，但速度快/准确率高/误报率低；虽然我的算法在某数据集一般，但几个数据集做一下平均，我的最牛X……所以这些由算法设计者们创建的数据集并不是那么的有说服性。
       所以这就催生了 Pascal VOC Challenge 的出现，当让这不是唯一的一个‘标准’的数据集。Pascal 的全程是 Pattern Analysis, Statical Modeling and Computational Learning。PASCAL VOC 挑战赛是视觉对象的分类识别和检测的一个基准测试，提供了检测算法和学习性能的标准图像注释数据集和标准的评估系统。从2005年至今，该组织每年都会提供一系列类别的、带标签的图片，挑战者通过设计各种精妙的算法，仅根据分析图片内容来将其分类，最终通过准确率、召回率、效率