Abstract-En av de största tekniska förbättringarna under de senaste åren är den snabba utvecklingen med hjälp av maskininlärning för behandling av visuella data. Bland alla faktorer som bidrar till denna utveckling spelar datauppsättningar med etiketter en avgörande roll. Flera datauppsättningar återanvänds i stor utsträckning för att undersöka och analysera olika lösningar inom maskininlärning. Många system, såsom autonoma fordon, förlitar sig på komponenter som använder maskininlärning för att känna igen objekt. I detta dokument jämförs olika visuella datauppsättningar och ramar för maskininlärning. Jämförelsen är både kvalitativ och kvantitativ och undersöker objektdetekteringsetiketter med avseende på storlek, plats och kontextuell information. I detta dokument presenteras också en ny metod för att skapa dataset med hjälp av realtidsdata, geo-taggade visuella data, vilket avsevärt förbättrar den kontextuella informationen om data. Uppgifterna skulle kunna märkas automatiskt genom korshänvisningar av information från andra källor (t.ex. väder).
Bildernas egenskaper spelar en avgörande roll för framgången för visionsteknik REF.
Comparison of Visual Datasets for Machine Learning
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Information Reuse and Integration (IRI)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Information Reuse and Integration (IRI)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}