コンテキスト 人々は、単に一瞥するだけで、画像に1つ、2つ、3つまたは4つのアイテムが含まれていることを即座に正確に識別することができます。この現象は、サビタイジング（Subitizing）として知られています。興味深いデータ問題は、全体的な手がかりを使用して、シーン内の顕著な物体の存在と数を予測することです。サビタイジングとして知られるこの現象は、私たちに、顕著物体サビタイジング（Salient Object Subitizing）のタスク、つまり全体的な手がかりを使用してシーン内の顕著な物体の存在と数を予測するタスクを追求するよう促します。元のデータソースと論文は、ボストン大学のコンピュータサイエンス部門の研究者によるものです（具体的な参考文献は、以下の謝辞のセクションで見ることができます）。 内容 COCO、VOC07、ImageNet、SUNという4つの公開画像データセットに由来する合計1224枚の画像です。各画像は、Amazon Mechanical Turkの作業者によって、0個、1個、2個、3個または4個以上の顕著な物体が含まれているとラベル付けされています。このラベル付け情報とバウンディングボックスのアノテーションは、画像に関する情報を格納するMatlabの構造配列である**imgIdx.mat**に記載されています。MSOデータセットは、SOSデータセットのテストセットからのサブセットです。ボストン大学のチームは、顕著な物体が著しく重なっている画像や、指定された数の顕著な物体をラベル付けするのが曖昧な画像をいくつか削除しました。そのため、SOSテストセットの1380枚の画像のうち、1224枚の画像のみが残っています。MSOデータセットの画像の半数以上は、顕著な物体が0個または複数個含まれています。これは、顕著物体検出方法を評価するためのより現実的な設定を提供するように設計されています。 - 0個の顕著な物体：338枚の画像 - 1個の顕著な物体：611枚の画像 - 2個の顕著な物体：155枚の画像 - 3個の顕著な物体：100枚の画像 - 4個以上の顕著な物体：20枚の画像 謝辞 元のデータソースとバナー画像：http://cs - people.bu.edu/jmzhang/sos.html このデータセットのユーザーは、以下の論文を引用するよう求められています。 Jianming Zhang, Shugao Ma, Mehrnoosh Sameki, Stan Sclaroff, Margrit Betke, Zhe Lin, Xiaohui Shen, Brian Price and Radomír Měch. "Salient Object Subitizing." To appear in Proc. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2015. インスピレーション - 2個の物体が含まれている画像はどれですか？3個の物体が含まれている画像はどうですか？ [1]: https://www.kaggle.com/jessicali9530/mso - dataset/data/image_objectnumdist.jpg