我遇到了一篇论文,该论文试图对存在于他们所谓的自然场景数据集中的对象进行分类和检测。他们的图像包含汽车、自行车和人等对象。
谁能告诉我这与其他包含汽车/自行车/人图像的数据集有何不同?
我感兴趣的数据集站点是:自然场景数据库。
作为比较,加州理工学院计算视觉数据集还包含汽车和自行车的后视图和侧视图(背景较少)。
我想知道自然图像数据集与包含来自这些图像集的汽车/自行车的各种视点的标准数据集相比有什么特别之处?为什么这个自然图像数据集会成为对象检测的更大挑战?
我遇到了一篇论文,该论文试图对存在于他们所谓的自然场景数据集中的对象进行分类和检测。他们的图像包含汽车、自行车和人等对象。
谁能告诉我这与其他包含汽车/自行车/人图像的数据集有何不同?
我感兴趣的数据集站点是:自然场景数据库。
作为比较,加州理工学院计算视觉数据集还包含汽车和自行车的后视图和侧视图(背景较少)。
我想知道自然图像数据集与包含来自这些图像集的汽车/自行车的各种视点的标准数据集相比有什么特别之处?为什么这个自然图像数据集会成为对象检测的更大挑战?
从一个角度来看,并不多。然而,生物感知系统已经随着自然环境的物理特性而发展。并且这样的环境具有某些特征,例如拉普拉斯分布形状的直方图。因此,自然图像被分组并一起分析。
自然图像就像照片,与合成或人造图像(如卡通或线条艺术)相反,通常具有锐利的边缘和平坦的颜色区域。
压缩数字图像的人对此很感兴趣:自然图像使用 JPEG 压缩效果更好,而合成图像使用无损格式(如 PNG 或 GIF)压缩效果更好。
如今,随着逼真图像生成技术的发展,这两种类型之间的区别变得越来越模糊。
它主要是历史遗产。作者的意思是这些图片都不是:
今天,这个趋势的术语是在野外。这并不意味着图像会咬你,而是图像来自标准的客户/日常相机。