有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
A91_4012b.jpg
收藏DataONE2022-03-23 更新2024-06-08 收录
下载链接：
https://search.dataone.org/view/sha256:d10929fe2a22a3386ad156481b3920df1414ce9bb941610a76f8e8c0fe79713d
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链接失效反馈资源简介：
Link to OCHRE database: http://pi.lib.uchicago.edu/1001/org/ochre/8f5043cf-5e6c-ff2c-db0f-dd6589719ed2
创建时间：
2023-11-13
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
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Figshare
Figshare是一个在线数据共享平台，允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果，包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。
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这个挑战的目标是从现实场景中的许多视觉对象类别中识别对象（即不是预先分割的对象）。它基本上是一个监督学习问题，因为它提供了一组标记图像的训练集。已选择的 20 个对象类别是： 人：人 动物：鸟、猫、牛、狗、马、羊 交通工具：飞机、自行车、船、公共汽车、汽车、摩托车、火车 室内：瓶子、椅子、餐桌、盆栽、沙发、电视/显示器 将有两个主要比赛和两个较小规模的“品酒师”比赛。内容：提供的训练数据由一组图像组成；每个图像都有一个注释文件，为图像中存在的 20 个类别之一中的每个对象提供一个边界框和对象类别标签。请注意，来自多个类的多个对象可能出现在同一图像中。
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