在COCO数据集进行微调后,Co-DETR在大模型的加持下进一步突破目标检测性能上限,成为第一个到达66.0AP的检测器。 此外,我们也在长尾分布的数据集LVIS上进行了微调,训练过程中只使用检测框进行监督。Co-DETR分别在LVIS val和minival上取得了67.9AP和71.9AP的成绩,分别比之前的SOTA方法高+2.7AP和+6.1AP,取得了非常明显...
COCO和VOC以外的数据集 | LVIS,Object365 Large Vocabulary Instance Segmentation categories are loosely based on WordNetsynsets. (和ImageNet差不多,共1200多类) 在COCO的图片上,标注ImageNet的类别的mask? e relatively coarse masks, such as those in the COCO dataset [18], limit the ability to differ...
通过训练它们最大限度地提高其框的精度和预测概率的精度,并在最后应用到推理之中。依赖于单独分类和回归分支;类别很多时(如LVIS)速度不再比two-stage快 two-stage 检测器:首先发现潜在目标及其位置,然后(在第2阶段)对这些潜在目标进行分类。第1阶段的目的是最大限度地召回目标,而第2阶段是最大限度地在第1阶段过...
pythonevaluationcocoevaluation-metricslvispycocotoolscrowdposeobjects365pycoco-evaluationsama-cocococo-rem UpdatedJan 23, 2025 Python airctic/icedata Star49 Code Issues Pull requests IceData: Datasets Hub for the *IceVision* Framework deep-learningpytorchdatasetcocoobject-detectionfastaicustom-parsercoco-data...
今年的COCO比赛由ECCV 2020会议的COCO-LVIS Joint Workshop举办,共包括目标检测/实例分割、人体关键点检测、全景分割等赛道。芯翌科技(XForwardAI)算法团队此次参加了前两个赛道。在人体关键点检测赛道,芯翌科技获得了冠军,此次成绩在test-dev测评集上AP指标为80.8%,相比较去年冠军方案(AP指标为79.2%)有了重大提升;在...
今年的 COCO 比赛由 ECCV 2020 会议的 COCO-LVIS Joint Workshop 举办,共包括目标检测 / 实例分割、人体关键点检测、全景分割等赛道。芯翌科技(XForwardAI)算法团队此次参加了前两个赛道。在人体关键点检测赛道,芯翌科技获得了冠军,此次成绩在 test-dev 测评集上 AP 指标为 80.8%,相比较去年冠军方案(AP 指标为...
在LVIS数据集上的结果: 同样显著提高了相应基模型的精度。 另外,作者研究了在各种不同情况下,简单粗暴复制粘贴术都能提高模型精度。 比如: 不同初始化方法下,增广后精度都有大度提高: SS为标准尺度抖动,LS为大尺度抖动。 不同尺度抖动方法下,增广后精度都有提高: ...
在 LVIS 上,与 COCO 相比,一级检测器的运行时间增加了 30%,因为类别数量从 80 增加到 1203。这是由于密集的分类头。 另一方面,CenterNet2 的运行时间仅增加了 5%。 这突出了大词汇量设置中概率两阶段检测的优势。 image-20210924160224044 两阶段检测器允许在第二阶段使用更专用的分类损失。 在补充中,我们提出了...
执行python deploy/export_onnx.py ./configs/pretrain/yolo_world_v2_l_vlpan_bn_2e-3_100e_4x8gpus_obj365v1_goldg_train_lvis_minival.py ./weights/yolo_world_v2_l_obj365v1_goldg_cc3mlite_pretrain-ca93cd1f.pth --custom-text data/texts/lvis_v1_c...
希望给准备打 COCO+LVIS比赛的小伙伴有所帮助,代码和模型都已经开源 (主仓库github.com/zhanghang198 ,Detectron模型: github.com/zhanghang198)。文章末尾有一些彩蛋,有兴趣可以看一下。 我们使用了 Cascade R-CNN + ResNeSt200DCN 在 MS-COCO 目标检测 test-dev 数据集上的结果如下: 这个表现追平了之前的 ...