Sedan starten har forskningen om visuell igenkänning försökt fånga den stora variationen i den visuella världen i flera bildsamlingar. Antalet tillgängliga datamängder ökar fortfarande gradvis tillsammans med antalet prover per objektkategori. Denna trend motsvarar dock inte direkt en ökning av den allmänna förmågan hos de utvecklade erkännandesystemen. Varje samling tenderar att ha sina specifika egenskaper och täcka bara några aspekter av den visuella världen: dessa fördomar minskar ofta effekten av de metoder som definieras och testas separat över varje bilduppsättning. Vårt arbete är ett första steg mot en analys av problemet med dataset-fördomar i stor skala. Vi organiserar tolv befintliga databaser i en unik corpus och vi presenterar den visuella gemenskapen med en användbar funktionsförråd för framtida forskning.
En annan studie Ref gav en storskalig analys av problemet med tolv databaser.
A Testbed for Cross-Dataset Analysis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}