Comparisons of the annotation accuracy rates for each category of the PASCAL VOC 2012 dataset based on different algorithms after 100 training iterations.

Figshare2020-06-01 更新50

Benchmark evaluation scores for the DeepForest python package.

遥感图像分析

深度学习评估

Benchmark evaluation scores for the DeepForest python package.

Figshare2021-07-02 更新20

MIX Benchmark

水下图像增强

计算机视觉基准

A large scale underwater image enhancement benchmark collected from UVE-38K, EUVP and UIEB.

DataCite Commons2022-12-15 更新90

ITB (Informative Tracking Benchmark)

目标评估

计算机视觉基准

信息跟踪基准 (ITB) 是一个小型的信息跟踪基准，具有现有和新收集数据集的1.2 M帧中的7% 个，可在确保有效性的同时进行有效评估。具体来说，作者设计了一种质量评估机制，以考虑1) 挑战性水平，2) 区分性强度，3) 和外观变化密度，从现有基准中选择最有用的序列。此外，他们还收集了额外的序列，以确保跟踪场景的多样性和平衡性，从而导致每个场景总共有20个序列。

OpenXLab30

Average performance of the pre-trained CNN models.

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