Performance comparison of each method on voc07 + 12 datasets.

Figshare2025-06-25 更新2026-04-28 收录

目标检测基准

图像识别性能评估

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Performance comparison of each method on voc07 + 12 datasets.

创建时间：

2025-06-25

FathomNet/full-coverage-test-sets

水下生物

目标检测基准

FathomNet全面覆盖测试集是用于FathomNet基准测试的两个全面覆盖测试图像集的UUID列表。全面覆盖意味着每张图像中可见的所有生物体都被标注。该数据集包括两个部分：一是2024年夏季标注的全面覆盖测试图像，包含来自FathomNet数据库和VARS系统的UUID文件，用于底栖和非底栖图像；二是2025年夏季标注的FathomVerse论文全面覆盖测试集，包含主要测试集和额外测试图像的U

Hugging Face2026-05-12 更新140

Comparison of Top1 and AUROC results when using one and multiple reference images.

图像识别性能评估

模型验证指标分析

The left side of each ‘-’ represents the Top1 result, and the right side of each ‘-’ represents the AUROC result.

NIAID Data Ecosystem50

Multivariate Circles

图像合成

目标检测基准

Images with Multivariate Normal circle-like shapes. Folder is structured in the Coco format.

NIAID Data Ecosystem40

karthik789338/OccDet-Calib

目标检测基准

遮挡场景分析

OccDet-Calib是一个用于研究部分可见性下检测器校准的基准和分析框架，包含多个子集和条件，如重叠遮挡、干扰物控制、截断控制和修复鲁棒性子集，以及基于BDD100K风格注释的自然验证。主要类别包括人、自行车、摩托车、汽车、公共汽车、卡车和停车标志。数据集提供基准元数据CSV、处理后的评估表、论文图表和样本资源，但不包含原始图像或检查点。

Hugging Face2026-04-26 更新70

The results of adding neurons in the proposed SNN architecture using the MS-COCO dataset.

脉冲神经网络

图像识别性能评估

The results of adding neurons in the proposed SNN architecture using the MS-COCO dataset.

Figshare2025-07-10 更新50