[Dataset] People-Art 데이터셋

People-Art 데이터셋은 서로 다른 style의 이미지에서 사람을 찾는 object detection 용 데이터셋입니다.

 

Dataset download: github.com/BathVisArtData/PeopleArt

Paper: arxiv.org/pdf/1610.08871v1.pdf

 

 

Dataset Description

 

서로 다른 style의 이미지에 대해 잘 인식하도록 하는 문제를 Cross-depiction problem이라고 정의합니다.

People-Art 데이터셋은 사진, 만화 그리고 41개의 화풍으로 구성된 총 43개의 style를 가집니다.

41개의 화풍 이미지는 WikiArt.org에서, 사진은 PASCAL VOC 2012 데이터셋에서, 만화 이미지는 Google에서 가져왔다고 합니다.

 

Class를 사람으로 한정지은 이유는, 다양한 범위의 style에서 빈번하게 나타나는 것이 사람이기 때문입니다.

 

각 style의 예시

 

Style의 종류가 매우 많고, 사람의 포즈도 매우 다양하여 People-Art 데이터셋이 매우 어려운 task라고 얘기하고 있습니다.

 

 

Experiment

 

 

Object detection 모델로 Fast R-CNN을 이용했으며, ImageNet으로 pretrain을 진행했습니다. 이후에 나온 모델인 Faster R-CNN을 이용하면 더 높은 성능이 나오지 않을까 생각합니다.

 

아래는 실험 결과입니다.

 

Performance

 

Fast R-CNN 외에도 DPM, YOLO를 사용했지만 성능이 좋지 않았으며,

Fast R-CNN 중에서도 backbone으로 VGG16을 사용했을 때 가장 성능이 좋았다고 합니다.