SynMotor：面向对象属性回归与多任务学习的基准套件
计算机视觉与模式识别
2023-01-13 v1
摘要
本文开发了一个新颖的基准套件，包含一个二维合成图像数据集和一个三维合成点云数据集。我们的工作是再制造项目框架下的一个子任务，其中小型电机被用作基本对象。除了给定的检测、分类和分割标注外，关键对象还具有多个可学习的属性，并提供了真实值。该基准可用于计算机视觉任务，包括二维/三维检测、分类、分割和多属性学习。值得一提的是，电机的大多数属性被量化为连续变量而非二值变量，这使得我们的基准非常适合较少被探索的回归任务。此外，我们为每项任务采用或开发了合适的评估指标，并提供了有前景的基线结果。我们希望该基准能激发未来在对象属性学习和多任务学习子领域更多的研究工作。
引用
@article{arxiv.2301.05027,
title = {SynMotor: A Benchmark Suite for Object Attribute Regression and Multi-task Learning},
author = {Chengzhi Wu and Linxi Qiu and Kanran Zhou and Julius Pfrommer and Jürgen Beyerer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.05027},
year = {2023}
}