CV：计算机视觉领域(图像分类、目标检测、姿态估计、语义分割)基于各种benchmark数据集及其对应Top算法概述

CV：计算机视觉领域(图像分类、目标检测、姿态估计、语义分割)基于各种benchmark数据集及其对应Top算法概述

导读：该项目的核心目的是为各种计算机视觉任务的 benchmark 数据集，提供当前最先进方法的效果参考，解决研究人员需要花时间检索大量论文才能了解一个数据集上状况的问题。

背景：许多论文在报告实验结果时会忽略上一代方法的表现，令人难以评估目前业内进展状况。对一个新人来说，要了解一个数据集上的最新进展需要查阅大量论文，时间成本高。不同论文采用的评估指标可能不同，难以直接对比算法效果。

解决方案：为此，该网站收集并整理了若干主流计算机视觉任务顶会数据集上的状态优先方法效果，采用统一的指标进行报告，便于查询和直接比较。

具体来说，网站针对图像分类、目标检测、姿态估计、语义分割等任务，为经典 benchmark 数据集如MNIST、CIFAR、Pascal VOC、COCO等提供了当前最