Ensemble De Données D'images Volumineuses De Catégories D'objets LSUN 20

L'ensemble de données LSUN 20 Object Categories est un ensemble de données d'images à grande échelle construit sur la base d'un apprentissage profond par des humains dans la boucle, contenant environ 1 million d'images étiquetées de 20 catégories d'objets.

Cet ensemble de données a été publié par l'Université de Californie à Berkeley en 2015. Les principaux éditeurs sont Fisher Yu, Peter Kontschieder, Shuran Song, Ming Jiang, Yinda Zhang, Catherine Qi Zhao, Thomas Funkhouser et Jianxiong Xiao. L'article connexe est « LSUN : Construction d'un ensemble de données d'images à grande échelle à l'aide de l'apprentissage profond avec des humains dans la boucle ».

Les défis liés à l’ensemble de données se concentrent sur la compréhension de la scène, y compris la récupération des objets de la scène, la segmentation de la scène extérieure, la détection d’objets 3D RVB-D et la détection de saillance.