LSUN データセットは、人間のループ内深層学習に基づいた大規模な画像データ セットで、10 のシーン カテゴリと 20 のオブジェクト カテゴリが含まれており、合計約 100 万枚のラベル付き画像が含まれています。
このデータセットは、2015 年にカリフォルニア大学バークレー校によってリリースされました。主な発行者は、Fisher Yu、Peter Kontschieder、Shuran Song、Ming Jiang、yingda Zhang、Catherine Qi Zhao、Thomas Funkhouser、および Jianxiong Xiao です。 LSUN: 人間をループに含めた深層学習を使用した大規模画像データセットの構築」。
データセットに関連する課題は、シーン オブジェクトの取得、屋外シーンのセグメンテーション、RGB-D 3D オブジェクト検出、顕著性検出などのシーンの理解に焦点を当てています。
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