USC-GRAD-STDdb

Por Brais Bosquet, Manuel Mucientes y Víctor Manuel Brea, de CiTIUS, y David de la Iglesia, Raquel Dosil y Daniel González, de Gradiant.

Introducción

La base de datos de detección de objetos pequeños (USC-GRAD-STDdb) es un conjunto de segmentos de vídeo anotados obtenidos de YouTube. USC-GRAD-STDdb está custodiada por el Centro Singular de Investigación en Tecnoloxías da Información (CiTIUS) de la Universidad de Santiago de Compostela (USC), España y por el Centro Tecnológico de Telecomunicaciones de Galicia (Gradiant), España.

Hasta donde sabemos, USC-GRAD-STDdb es la primera base de datos que contiene una cantidad suficiente de objetos pequeños (objetos de menos de ≈16x16 píxeles) para entrenar y probar sistemas de detección de objetos pequeños.

Descripción de la base de datos

USC-GRAD-STDdb comprende 115 segmentos de vídeo que contienen más de 25.000 fotogramas anotados con resolución HD 720p (≈1280x720), con objetos de interés pequeños que ocupan entre 16 (≈4x4) y 256 (≈16x16) píxeles de área. La duración de los vídeos varía entre 150 y 500 fotogramas. El tamaño de cada objeto se determina mediante su cuadro delimitador, por lo que una buena anotación es de suma importancia para obtener métricas de rendimiento fiables. Como puede parecer evidente, cuanto más pequeño es el objeto, más difícil resulta anotarlo. La anotación se llevó a cabo con la herramienta ViTBAT, ajustando los cuadros lo máximo posible a los objetos de interés de cada fotograma de vídeo. En total, se han generado más de 56.000 etiquetas de referencia.