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最近在看论文时，发现很多论文中都会提到两种分割的方法，于是简单记录一下，欢迎交流

Image-wise split 和 Object-wise split 是将整个数据集分割成训练集/测试集的两种方法
以Cornell数据集为例，共885个RGB-D图片，假设我们通过剪裁，旋转，放大等处理方式生成含有5000个数据的数据集

Image-wise split 是将整个数据集打乱后随机分配成训练集和测试集，以测试对于之前见过的物体，当其出现在新的position和orientation时网络的泛化能力

Object-wise split 是将数据集按照物体实例进行分割，测试集中的物体是没有出现过在训练集中的，以测试网络对于未见过物体的泛化能力

对于Cornell数据集来说，其实就是取决于你是否对数据集进行了shuffle
如果shuffle，那么是Image-wise split ；如果没有，物体按照类别排列，则是Object-wise split

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