有人一周内挖掘了PASCAL数据集中的17120张图像，将mAP提高了13%

企布让界线框像像素一样真正；我们还对大部分（资料集类远距离未释义大部分）开展了释义，因为许多现代资料集有着它们的特点。

有了上述远距离，我们首先核查了现有释义类附加的类审核接入，企布寻找潜在的正确。最少 60% 的 AI CS 决定颇为有用，因为它们适度识别许多现代资料集不明显的难题。例如，释义容器将咖啡店和进去误读。我们通过重上新标示整个资料集的 500 多个附加来妥善解决这个难题。

许多现代释义示例。布里面有两张咖啡店和两把扶手椅。两把扶手椅里面的一张注明为咖啡店，而另一把则注明为进去。

修正后的注明，扶手椅是进去，咖啡店是咖啡店。

在量化 OD 和 Class 审核时，我们注意到 PASCAL 最值得注意的难题不是正确分类释义、奇怪的界线框或额外的附加。它小得多的难题是缺失许多潜在的释义。我们不太可能推估可信的数字，但我们觉得有数千个未标示的远距离不应被标示。

OD 审核通过资料集，寻找额外或局限性的附加和正确菱形的界线框。并非所有局限性的释义都被 AI CS 值得注意显示，但我们已尽小得多努力改良 AI CS 算出结论的有数有一个局限性附加的所有相片。结果，OD 审核鼓励我们在 1.140 张缩放里面注意到了 6.600 个局限性释义。

我们花上了据推估 80 个足足来审核所有决定并搬运资料集，这是一个敢说的结果。

在许多现代 PASCAL 上体能训练示例三维

如上所述，我们决定设为两台科学研究课题，体能训练两个三维，一个在初始的 PASCAL 上，另一个在经过搬运的 PASCAL 版上。为了开展机器学习体能训练，我们适用了 Hasty 另一个基本功能：Model Playground，这是一个无需编码的上新新技术，允许你在简便的 UI 里面紧密结合 AI 三维，同时保持对驱动程式和每个关键机器学习变量的管控。

在整个指导工作现实生活里面，我们对三维开展了多次算法，企布为战斗任务注意到最佳超变量。最后，我们考虑了：

以 ResNet101 FPN 为主干的更加更加快的 R-CNN 驱动程式；转用 R101-FPN COCO 绝对系数开展三维调用；模糊，总体向上，随机剪切，旋转和颜色抖动作为进一步提升；AdamW 为解容器，ReduceLROnPlateau 为调度容器；就像在其他 OD 战斗任务里面一样，适用了损失惨重组合（RPN Bounding Box 损失惨重、RPN 分类损失惨重、最终 Bounding Box 回归损失惨重和最终分类损失惨重）；作为当前，我们有 COCO mAP，卡比的是，它实际上在 Model Playground 里面实现。

据推估一天半的短时间来体能训练。推论驱动程式的深度、网络正在解决问题的缩放数目、著手的体能训练算法周内（10.000）以及 COCO mAP 在 5.000 张相片里面每 50 次算法量度的实情，它并无法耗时太长短时间。都有是三维取得的结果：

许多现代三维体能训练算法的平均损失惨重。

横跨许多现代三维测试者算法的 COCO mAP 布。

适用这种驱动程式实现的最终 COCO mAP 结果是测试者时的 0.42 mAP。在许多现代 PASCAL 上体能训练的三维的稳定性不如最高效率的驱动程式。尽管如此，考虑到我们在紧密结合三维上耗时的短时间和精力很少（漫长了 3 次算法，每次耗时 1 足足），这仍然是一个不错的结果。毕竟，这样的结果一定会让我们的科学研究课题更加有趣。让我们看看是否可以在不更加改三维变量的意味著，通过改良资料来拿到所需的当前系数。

在更加换的 PASCAL 上体能训练的示例三维

在这里，我们转用相数的缩放开展体能训练和测试者，以体能训练都有三维作为曲率半径。唯一的区分是分立里面的资料更加佳（填充了更加多附加并修补了一些附加）。

卡比地的是，许多现代资料集并无法在其体能训练 / 测试者集分立里面相关联 17120 个缩放里面的每一个，有些相片被缺失了。因此尽管在许多现代资料集里面填充了 6600 个附加，但在体能训练 / 测试者分立里面，我们只得到了据推估 3000 个上新附加和据推估 190 个修补附加。

尽管如此，我们继续适用 PASCAL VOC 2012 改良后的体能训练 / 测试者分立来体能训练和测试者三维，看看效果如何。

更加换三维的体能训练算法里面的 AverageLoss 布。

更加换三维的测试者算法里面的 COCO mAP 布。

实际上相当

正如我们所只见，上新三维的稳定性优于许多现代三维。与之前三维的 0.42 系数相对，它在测试者时翻倍了 0.49 COCO mAP。这样看很明显科学研究课题是失败的。

结果在 45-55 COCO mAP 之内，这假定更加换后的三维比许多现代三维效果更加佳，并提供了所需的度量系数。是时候算出一些正确性并讨论我们刚刚亲眼目睹的持续性了。

正确性

本文展示了以资料为里面心的 AI 开发计划概念。我们的长处是通过降低资料以拿到更加佳的三维，进而也拿到了想要的结果。如今，当三维开始接数稳定性的限额时，通过更加改三维将关键当前的结果提升 1-2% 以上显然是有着挑战性且成本高高昂的却说。但是，你不不应忽略紧密结合一台学习并不仅仅是三维和变量，还有两个关键组成大部分——算法和资料。

在该研究课题里面，我们并无法企布击退任何 SOTA 或拿到比此前研究课题更加佳的结果。我们借此通过科学研究课题结果展示：耗时短时间改良资料有利于三维稳定性。借此通过填充 3000 个局限性附加使 COCO mAP 增加 13% 的案例足够有意思。

通过搬运资料和向缩放填充更加多附加可以拿到的结果不太可能算出结论。效果很大总体上有所不同你的战斗任务、NN 变量和许多其他考量。即使在本文的例子里面，我们也不能断定多 3000 个附加一定会是能造成额外 13% mAP 的。尽管如此，结果不言自明。虽然有时不太可能断定通过拿到更加佳的资料来改良三维当前的限额，这是系数得尝试的方向。

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