論文の概要: Object Recognition Datasets and Challenges: A Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22361v1
- Date: Wed, 30 Jul 2025 03:56:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.980202
- Title: Object Recognition Datasets and Challenges: A Review
- Title（参考訳）: オブジェクト認識データセットと課題: レビュー
- Authors: Aria Salari, Abtin Djavadifar, Xiangrui Liu, Homayoun Najjaran,
- Abstract要約: 本研究では,高度に調査された物体認識領域におけるデータセットの詳細な分析を行う。
本稿では,代表的なオブジェクト認識ベンチマークとコンペティションの概要を紹介する。
導入されたデータセットと課題はすべて、.com/AbtinDjavadifar/ORDCでオンラインで見ることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.638005500131518
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Object recognition is among the fundamental tasks in the computer vision applications, paving the path for all other image understanding operations. In every stage of progress in object recognition research, efforts have been made to collect and annotate new datasets to match the capacity of the state-of-the-art algorithms. In recent years, the importance of the size and quality of datasets has been intensified as the utility of the emerging deep network techniques heavily relies on training data. Furthermore, datasets lay a fair benchmarking means for competitions and have proved instrumental to the advancements of object recognition research by providing quantifiable benchmarks for the developed models. Taking a closer look at the characteristics of commonly-used public datasets seems to be an important first step for data-driven and machine learning researchers. In this survey, we provide a detailed analysis of datasets in the highly investigated object recognition areas. More than 160 datasets have been scrutinized through statistics and descriptions. Additionally, we present an overview of the prominent object recognition benchmarks and competitions, along with a description of the metrics widely adopted for evaluation purposes in the computer vision community. All introduced datasets and challenges can be found online at github.com/AbtinDjavadifar/ORDC.
- Abstract（参考訳）: オブジェクト認識は、コンピュータビジョンアプリケーションにおける基本的なタスクのひとつであり、他のすべての画像理解操作への道を開く。
オブジェクト認識研究のあらゆる段階において、最先端のアルゴリズムの能力に合わせた新しいデータセットの収集と注釈付けが試みられている。
近年,新たなディープネットワーク技術の有用性がトレーニングデータに大きく依存しているため,データセットのサイズや品質の重要性が増している。
さらに、データセットは競争の公正なベンチマーク手段であり、発達したモデルに定量的なベンチマークを提供することで、オブジェクト認識研究の進歩に寄与することが証明された。
一般的に使われている公開データセットの特徴を詳しく見ていくことは、データ駆動型および機械学習研究者にとって重要な第一歩であるようだ。
本研究では,高度に調査された物体認識領域におけるデータセットの詳細な分析を行う。
160以上のデータセットが統計や記述を通じて精査されている。
さらに、コンピュータビジョンコミュニティにおいて、評価目的に広く採用されているメトリクスの記載とともに、顕著なオブジェクト認識ベンチマークとコンペティションの概要を示す。
導入されたデータセットと課題はすべてgithub.com/AbtinDjavadifar/ORDCでオンラインで見ることができる。
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