通用目标检测基准数据集及其评价指标介绍|Detection Benchmarks

摘要

本文将介绍generic object detection的一些检测基准数据集（也称detection benchmarks）。

概念补充：

benchmark：其中文名叫基准。我认为benchmark是用于某行业中比较不同科研成果的一个标准，可以让某项科研成果具体带来的性能提升更为普遍的理解。在目标检测领域，benchmark就包括了数据集和评价指标，科研人员将科研成果在基准数据集上测试，然后按一个通用的指标来衡量这项工作，从而得知工作是否进步或是有什么进步。

baseline：有时论文中我们会看见baseline一词，通常指代其他论文提出的方法。所以我的理解是在以benchmark data做的实验中，测试A B C D四个模型，然后以结果最差的一个模型，假设是C，作为baseline，看看其他模型相对C提高了多少。

一、通用目标检测的基准

1.1基准数据集

• Pascal VOC2007 是一个目标检测中一个中等规模的数据集，共有20个类别。其数据分为三部分：训练、验证和测试，每部分分别包含 2501, 2510 和 5011张图片。

• Pascal VOC2012是一个用于对象检测的中型数据集，与Pascal VOC2007拥有相同的20个类别。其数据分为三部分：训练、验证和测试，每部分分别包含5717、5823和10991张图像。VOC2012测试集没有标注信息（annotation）。VOC数据集的详细介绍可以看我的另一篇文章。目标检测数据集PASCAL VOC笔记

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