¿Datos de capacitación pública para detectores de vehículos en visión artificial?

Esta pregunta es para cualquier persona familiarizada con la investigación de detección de objetos (específicamente vehículos).

Soy nuevo en la visión por computadora y estoy confundido acerca de entrenar clasificadores de detección de objetos. Específicamente, el objetivo es la detección de vehículos. He estado leyendo literatura de detección de vehículos durante semanas, pero todavía estoy un poco confundido.

Lo que me confunde es la evaluación. Para la evaluación de un sistema, la comunidad de investigación generalmente tiene un conjunto de datos de referencia que se puede utilizar para probar datos. Pero el rendimiento de un sistema también depende mucho de los datos que se usaron para entrenarlo, ¿no?

Entonces, ¿no hay ningún conjunto de datos de entrenamiento por ahí también? Eso haría comparaciones de métodos mucho más uniformes. Parece que sigo buscando documentos utilizando conjuntos de datos de referencia para la evaluación, pero sin mencionar de dónde obtuvieron sus datos de capacitación.

Por lo general, usa el mismo conjunto de datos (o, más bien, partes de él) para capacitación y pruebas. I. e. divide el conjunto de datos en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba. Una técnica común para evaluar clasificadores en general se llama validación cruzada 10 veces. Divide su conjunto de datos de 10 maneras diferentes, de modo que el 90% de los datos se usa para el entrenamiento y el 10% de los datos se usa para las pruebas. De esta forma, obtiene 10 resultados de precisión diferentes, que luego puede usar para realizar pruebas de significación estadística para demostrar que su clasificador es mejor que el de otra persona.