Abstract-Big data har haft en stor andel i framgången med djupt lärande i datorseende. Nya arbeten tyder på att det finns betydande ytterligare potential att öka objektdetektion prestanda genom att utnyttja ännu större datauppsättningar. I detta dokument introducerar vi EuroCity Persons dataset, som ger ett stort antal mycket olika, exakta och detaljerade annoteringar av fotgängare, cyklister och andra ryttare i stadstrafik scener. Bilderna för denna datauppsättning samlades in ombord på ett fordon i rörelse i 31 städer i 12 europeiska länder. Med över 238200 personexemplen manuellt märkta i över 47300 bilder är EuroCity Persons nästan en storleksordning större än persondatauppsättningar som tidigare använts för benchmarking. Datauppsättningen innehåller dessutom ett stort antal personanteckningar (över 211200). Vi optimerar fyra toppmoderna djupinlärningsmetoder (Faster R-CNN, R-FCN, SSD och YOLOv3) för att fungera som baslinjer för det nya riktmärket för objektdetektering. I experiment med tidigare dataset analyserar vi generaliseringskapaciteten hos dessa detektorer när de tränas med den nya datasetet. Dessutom studerar vi effekten av träningssetets storlek, datasetets mångfald (dag-vs. natttid, geografisk region), datasetets detalj (dvs. Tillgång till information om objektorientering) och noteringskvaliteten på detektorns prestanda. Slutligen analyserar vi felkällor och diskuterar vägen framåt.
EuroCity Persons dataset REF ) ger ett stort antal mycket varierande, exakta och detaljerade kommentarer om fotgängare, cyklister och andra ryttare i 31 städer i 12 olika europeiska länder.
The EuroCity Persons Dataset: A Novel Benchmark for Object Detection
{'venue': 'Published in IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}