IEEE出版技术组 发布 BDS-TR 数据集, 应用在 显著目标检测、计算机视觉 领域

IEEE出版技术组 本次发布的数据集 BDS-TR, BDS-TR数据集是由IEEE出版技术组的研究人员开发的一个大规模显著目标检测（SOD）数据集。该数据集在DUTS-TR的基础上进行了扩展，包含了约260,000张图像，涵盖了960多个主要类别和3000多个子类别，显著提升了数据集的多样性和规模。数据集的创建过程包括从COCO、OpenImages和VOC2012等数据集中筛选图像，并通过弱监督方法生成伪标签。BDS-TR数据集旨在解决现有SOD数据集样本数量和类别有限的问题，提升模型在广泛应用场景中的泛化能力，为未来的SOD研究提供更全面的基础数据支持。

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