總覽:
1.目標檢測數據,365類,約600k訓練圖片,超過一千萬的bboxes。迄今爲止最大的目標檢測數據集(全註釋的)。
2.服務於更好的未來研究:局部敏感類型的任務,如目標檢測,語義分割
3.在COCO測試下,Objects365上預訓練的模型比在ImageNet上預訓練的模型高5.6個點(90K次迭代)。而在540K次迭代下,仍然高2.7個點。同時到達同樣的精度,前者finetuing 時間爲後者的1/10。
數據使用性能:
數據對比:
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1.目標檢測數據,365類,約600k訓練圖片,超過一千萬的bboxes。迄今爲止最大的目標檢測數據集(全註釋的)。
2.服務於更好的未來研究:局部敏感類型的任務,如目標檢測,語義分割
3.在COCO測試下,Objects365上預訓練的模型比在ImageNet上預訓練的模型高5.6個點(90K次迭代)。而在540K次迭代下,仍然高2.7個點。同時到達同樣的精度,前者finetuing 時間爲後者的1/10。
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