Pascal Visual Object Class (VOC) utmaning består av två komponenter: (i) en allmänt tillgänglig datauppsättning av bilder tillsammans med marksanning och standardiserad utvärdering programvara, och (ii) en årlig tävling och workshop. Det finns fem utmaningar: klassificering, detektion, segmentering, åtgärdsklassificering och personlayout. I detta dokument ger vi en översyn av utmaningen Att analysera prestandan hos inlämnade algoritmer på VOC dataset vi introducerar ett antal nya utvärderingsmetoder: en bootstrappning metod för att avgöra om skillnader i prestanda för två algoritmer är betydande eller inte; en normaliserad genomsnittlig precision så att prestanda kan jämföras mellan klasser med olika proportioner av positiva instanser; en klustering metod för att visualisera prestanda över flera algoritmer så att de hårda och enkla bilderna kan identifieras; och användningen av en gemensam klassificering över de inlämnade algoritmer för att mäta deras komplementaritet och kombinerade prestanda. Vi analyserar också samhällets framsteg genom tiden med hjälp av Hoiem et al:s metoder. (Proceedings of European Conference on Computer Vision, 2012) för att identifiera olika typer av fel. Vi avslutar dokumentet med en bedömning av de aspekter av utmaningen som fungerade bra, och de som skulle kunna förbättras i framtida utmaningar.
Det senaste detekteringsramverket för PASCAL-VOC-REF består av två steg.
The Pascal Visual Object Classes Challenge: A Retrospective
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}