コンピュータービジョンにおける車両検出器の公開トレーニングデータ？

この質問は、物体（特に車両）の検出研究に詳しい人を対象としています。

私はコンピュータビジョンが初めてで、オブジェクト検出分類器のトレーニングについて混乱しています。具体的には、車両検出です。私は車両検出に関する文献を数週間読んでいますが、まだ少し混乱しています。

私が混乱しているのは評価です。システムの評価のために、研究コミュニティは通常、データのテストに使用できるベンチマークされたデータセットを持っています。しかし、システムのパフォーマンスは、トレーニングに使用されたデータにも大きく依存します。

それで、そこにもトレーニングデータセットはありませんか？これにより、メソッドの比較がより均一になります。評価のためにベンチマークデータセットを使用して論文を探し続けているようですが、トレーニングデータの入手元については言及していません。

通常、トレーニングとテストには同じデータセット（またはその一部）を使用します。I. e。データセットをトレーニングセットとテストセットに分割します。一般に分類子を評価する一般的な手法は、10分割交差検証と呼ばれます。データセットを10通りの方法で分割し、データの90％をトレーニングに使用し、データの10％をテストに使用します。このようにして、10の異なる精度結果が得られます。これを使用して、統計的有意性検定を行って、分類子が他の人よりも優れていることを示すことができます。