Friedrich-Alexander-Universität Erlangen 发布 Object Detection for Olfactory References (ODOR) Dataset 数据集, 应用在 物体检测、艺术作品分析 领域

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen 本次发布的数据集 Object Detection for Olfactory References (ODOR) Dataset, ODOR数据集是一个针对艺术作品中的气味引用进行物体检测的中等规模数据集，包含4712张图像和38116个物体级别的注释，涵盖了139个细粒度的类别。数据集的创建基于与多学科气味专家的密切合作，旨在实现气味引用的自动识别。数据集具有复杂的类别列表和长尾分布，可服务于低样本量环境下的物体检测基准。数据集在空间分布上覆盖了整个图像画布，具有密集和重叠的物体，为物体检测模型提供了挑战。

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