图像中的对象状态的检测（状态检测 - SD）是理论和实际重要性的问题，并且它与其他重要的计算机视觉问题紧密地交织，例如动作识别和承受性检测。它对任何需要有理由和在动态域名的实体的实体也非常相关，例如机器人系统和智能代理人。尽管重要的是，到目前为止，这一问题的研究已经有限。在本文中，我们尝试了对SD问题的系统研究。首先，我们介绍了对象状态检测数据集（OSDD），这是一个由19,000个注释为18个对象类别和9个州类的注释组成的新公共可用数据集。其次，使用用于对象检测（OD）的标准深度学习框架，我们进行多项适当设计的实验，深入研究SD问题的行为。本研究能够在各种场景中实现SD的性能的基准，以及与OD相比的相对性能。总的来说，实验结果证实，SD比OD更难，需要制定定制的SD方法来有效地解决这一重大问题。
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