CPPE-5：医疗个人防护装备数据集

我们提出了一个新的具有挑战性的数据集 CPPE-5（医疗个人防护装备），旨在允许对医疗个人防护装备进行从属类别划分研究，这是其他聚焦于宽泛类别（如 PASCAL VOC、ImageNet、Microsoft COCO、OpenImages 等）的流行数据集所无法实现的。为了使在该数据集上训练的模型易于用于复杂场景中的实际情形，我们的数据集主要包含展现复杂场景的图像，每个场景中有若干处于自然上下文中的对象。该数据集的图像采集侧重于：尽可能获取非典型图像，并确保所有图像均为真实场景图像，不同于该领域其他现有数据集。我们的数据集包含 5 个对象类别（连体防护服、面罩、手套、口罩和护目镜），每幅图像均使用一组边界框与正标签进行标注。我们详细分析了该数据集，并与其他流行的宽泛类别数据集以及聚焦于个人防护装备的数据集进行比较，我们还发现目前不存在此类公开可用数据集。最后，我们还分析了基线模型与最先进（SOTA）模型在边界框结果上的性能并比较了模型复杂度。我们的代码、数据与训练模型可在 https://git.io/cppe5-dataset 获取。