objects365

Objects365是一个目标检测任务的新基准，由旷视和北京智源人工智能研究院联合推出。该数据集包含了在自然场景中设计和收集的图像数据。它主要用于解决具有365个对象类别的大规模检测，并为目标检测研究提供多样化、实用性的基准。你可以在官方网站http://www.objects365.org/overview.html上找到更多关于Objects365的信息。\[1\]此外，Objects365数据集较大，如果实际使用时不需要那么多类别，可以根据需要筛选自己需要的类别，并将指定类型的数据标注转换成XML格式，并生成对应的图片及标注列表。在object365_dict.txt中详细显示了365种类别的名称。\[2\]关于Objects365的论文在ICCV 2019中发表，并且在最近结束的谷歌目标检测赛Open Images Challenge 2019中，排名前三的队伍都使用了Objects365作为额外数据集，并取得了mAP平均提升2至3个百分点。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Objects365数据简介及数据转换为XML格式](https://blog.csdn.net/lidc1004/article/details/117475831)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【计算机视觉 | 目标检测】Objects365 ：最新大规模高质量目标检测数据集](https://blog.csdn.net/wzk4869/article/details/130780567)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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