LSUN 20 Object Categories Dataset 是一个大规模图像数据集,其基于人类在循环中进行深度学习的构建,其包含 20 个对象类别共计约 100 万张标记图像。
该数据集由加州大学伯克利分校等于 2015 年发布,主要发布人有 Fisher Yu 、 Peter Kontschieder 、 Shuran Song 、 Ming Jiang 、 Yinda Zhang 、 Catherine Qi Zhao 、 Thomas Funkhouser 和 Jianxiong Xiao,相关论文为《LSUN: Construction of a Large-scale Image Dataset using Deep Learning with Humans in the Loop》。
数据集的相关挑战赛集中于场景理解,包括场景对象检索、室外场景分割、 RGB-D 3D 物体检测和显著性检测。
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