物体検出
本節では物体検出における課題を挙げる。なお、2020年現在物体検出の研究は深層学習を用いたものが主であり、本節で挙げる課題も深層学習を用いることを前提としているものが多い。
機械学習においては主にモデルの学習とその評価について、データセットを用いる。 一般に提案手法を公平に評価するため、一定の難易度があるデータセットをベンチマークとして用いることは重要である。また深層学習は大量の学習データを必要とするが、一般に物体検出のためのラベル付けは画像分類のラベル付けと比べると、画像に含まれる物体の種別を選択するだけでなく、その位置まで特定して描画する必要があり難易度がより高い。また、バウンディングボックスの付与はより物体領域を正確に囲うほど良いため、品質とコストの釣り合いを取ることが難しい。機械学習全体の課題として大規模なデータセットを単独で構築することが難しいということもあり、ラベル付けが行われた大量のデータにオンラインでアクセスできる環境が整うことで研究・開発が進むという側面もある。例えば2017年に発表された顔検出のためのデータセットであるUMD Facesというデータセットは、従来の大規模なデータセットの中には公表されていないものもあり、特に研究機関が自由にアクセスできる動画を含むデータセットを作成することを一つの目的として発表したとしている。また特に研究が盛んな特定の分野では、その分野に特有の物体を詳細にラベル付けしたデータセットが作成されることもある。 以下では一般物体検出のためのデータセットに加え、分野別のデータセットについても述べる。