ターゲット検出タスクの概要と一般的に使用されるデータセットのダウンロード

コンピュータビジョンの分野では、ターゲット検出とは、画像またはビデオ内で関心のある複数のターゲットオブジェクトを検出して位置を特定し、対応するカテゴリラベルを各ターゲットオブジェクトに割り当てることを指します。

物体検出タスク用のデータセットは、アルゴリズムのトレーニングと評価において重要な役割を果たします。以下は、一般的に使用されるターゲット検出データセットの一部です。

COCO (Common Objects in Context): COCO データセットは、広く使用されているオブジェクト検出およびセグメンテーションデータセットで、80 を超えるカテゴリのオブジェクトが含まれています。データセットは豊富な注釈情報を提供し、さまざまなタスクに適しています。リンク
Pascal VOC: Pascal VOC データセットは、20 カテゴリのターゲットオブジェクトを含む、古典的なターゲット検出データセットです。トレーニング画像とテスト画像の豊富なセットが提供され、アルゴリズムの評価に広く使用されています。リンク
KITTI: KITTI データセットは、主に自動運転シナリオにおけるターゲット検出と測位タスクに使用されます。都市部の運転シーンにおける画像、点群、注釈情報が含まれています。リンク
データセットを取得した後に分割する方法の詳細については、yolo 形式のデータセットのフィルタリング

現在のモデルは主に rcnn と yolo です。より古典的なモデルには、transformer に基づく Fast RCNNPaper address、yolov5 などが含まれます。モデル構造には、DETR紙の住所などが含まれます。

物体検出には、次のようなさまざまな分野で幅広い用途がありますが、これらに限定されません。

ターゲット検出は内容が多いため、複数のブログに分けて詳しく説明したいと思いますが、次回のブログでは、データの前処理、モデルの選択、トレーニング、デプロイメントについて詳しく説明します。 , ご興味がございましたら、ぜひ「いいね！」をしてコレクションしてください。