评测任务、评测数据集介绍

视觉领域评测（CV）

主要评测模型在下游任务上的三大能力，1）感知能力，包括局部感知和时序感知能力；2）分析能力，包括全局分析、局部分析和时序分析能力；3）理解能力，包括类比、归纳和推理能力。

目前包括以下评测任务：

• 深度估计：包括NYUv2、SUN RGB-D、KITTI、DDAD等评测数据集。
• 图像分类：包括ImageNet、Place365等评测数据集。
• 图像检索：包括SOP、iNaturalist等评测数据集。
• 语义分割：包括ADE20K、COCO-Stuff、Cityscapes等评测数据集。
• 半监督图像分类：包括ImageNet、Place365等评测数据集。
• 小样本图像分类：包括ImageNet、Place365、Stanford Cars、CUB-200-2011、FGVC-Aircraft、Food-101、DTD等评测数据集。
• 实例分割: 包括COCO2017数据集。
• 目标检测: 包括COCO2017、PASCAL VOC2007数据集。
• 多任务学习: 包括PASCAL-Context、NYUDv2、Taskonomy等数据集。
• 视频分类: 包括Kinetics-400数据集。