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Konferenzbeitrag

The 2005 PASCAL Visual Object Classes Challenge

MPG-Autoren
/persons/resource/persons83855

Chapelle,  O
Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society;
Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society;

/persons/resource/persons83899

Eichhorn,  J
Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society;
Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society;

Externe Ressourcen

https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F11736790_8.pdf
(Verlagsversion)

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Zitation

Laaksonen, J., Larlus, D., Schiele, B., Everingham, M., Zisserman, A., Williams, C., et al. (2005). The 2005 PASCAL Visual Object Classes Challenge. In J. Quiñonero-Candela, I. Dagan, B. Magnini, & F. d’Alché-Buc (Eds.), Machine Learning Challenges: Evaluating Predictive Uncertainty, Visual Object Classification, and Recognising Tectual Entailment First PASCAL Machine Learning Challenges Workshop, MLCW 2005, Southampton, UK, April 11-13, 2005 (pp. 117-176). Berlin: Springer.


Zitierlink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0005-38D4-D
Zusammenfassung
The PASCAL Visual Object Classes Challenge ran from February to March 2005. The goal of the challenge was to recognize objects from a number of visual object classes in realistic scenes (i.e. not pre-segmented objects). Four object classes were selected: motorbikes, bicycles, cars and people. Twelve teams entered the challenge. In this chapter we provide details of the datasets, algorithms used by the teams, evaluation criteria, and results achieved.