Vi introducerar en ny storskalig datauppsättning videowebbadresser med tätt samplade objekt avgränsande box annoteringar som kallas YouTube-BoundingBoxes (YT-BB). Datamängden består av cirka 380.000 videosegment omkring 19-talet, automatiskt utvalda för att ha objekt i naturliga inställningar utan redigering eller efterbehandling, med en inspelningskvalitet som ofta liknar en handhållen mobiltelefonkamera. Föremålen representerar en delmängd av COCO [32]-etiketten. Alla videosegment var människoannoterade med hög precision klassificeringsetiketter och avgränsande lådor på 1 ram per sekund. Användningen av en kaskad av allt mer exakta mänskliga annoteringar garanterar en etikettnoggrannhet över 95% för varje klass och snäva avgränsande lådor. Slutligen utbildar och utvärderar vi välkända djupnätverksarkitekturer och rapporterar basvärden för klassificering per ram och lokalisering för att ge en jämförelsepunkt för framtida arbete. Vi visar också hur videons tidsmässiga kontinuitet kan användas för att förbättra sådana slutsatser. Datamängden finns på https://research.google.com/youtube-bb. Vi hoppas att tillgängligheten av så stora curerade corpus kommer att sporra nya framsteg inom upptäckt och spårning av videoobjekt.
Helt nyligen har en ny storskalig datauppsättning för upptäckt av videoobjekt införts REF med enstaka objekt annoteringar över videosekvenser.
YouTube-BoundingBoxes: A Large High-Precision Human-Annotated Data Set for Object Detection in Video
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}