Comment le défi PASCAL COV évalue-t-il la tâche de détection d'objets?

1. Qu'est-ce que le COV Pascal dans la détection d'objets?
2. Comment évaluez-vous un modèle de détection d'objet?
3. Qu'est-ce que le défi de VOC Pascal?

Qu'est-ce que le COV Pascal dans la détection d'objets?

Pascal COV (Pascal Visual Object Classes Challenge)

Cet ensemble de données a été largement utilisé comme référence pour la détection d'objets, la segmentation sémantique et les tâches de classification. L'ensemble de données PASCAL VOC est divisé en trois sous-ensembles: 1 464 images pour la formation, 1 449 images pour la validation et un ensemble de tests privés.

Comment évaluez-vous un modèle de détection d'objet?

Pour évaluer les modèles de détection d'objets comme R-CNN et YOLO, la précision moyenne (MAP) moyenne est utilisée. La carte compare la boîte de limite de la touche au sol à la boîte détectée et renvoie un score. Plus le score est élevé, plus le modèle est précis dans ses détections.

Qu'est-ce que le défi de VOC Pascal?

Résumé La Challenge des classes d'objets visuelles Pascal (COV) est une référence en matière de reconnaissance et de détection de catégorie d'objets visuels, fournissant à la vision et aux communautés d'apprentissage automatique un ensemble de données standard d'images et d'annobilisation et de procédures d'évaluation standard.