The recently presented COCO detection challenge will most probably be the reference benchmark in object detection in the next years. COCO is two orders of magnitude larger than Pascal and has four times the num
今年组里也组织参加detection的赛道,一方面keypoint这边有明确的需求,另外一方面碰碰运气,最终成绩也不差,box在test-dev上接近60AP. 最后我们ensemble 17个关键点检测模型的结果,在test-dev上达到80.8AP,比去年冠军高1.6AP。看起来很强,然而,然而……在test-challenge上萎了,竟然萎了,从去年第二名的结果来看(他们...
往年拼得你死我活的比赛,今年基本就是交了结果和报告就有不错排名,像detection赛道一共也就排名前二的两支队伍提交报告,意思是你交报告了,就能以第三的排名列在榜上。 coco detection challenge 2020 leaderboard 一开始只有两个结果,今天一看成三个了,可能是组委会也看不惯今年那惨淡的成绩吧。这也说明去年一年...
今年的 COCO 包含四个 Task: Detection Challenge(物体检测)、Instances segmentation(物体分割)、(Human) Keypoint Challenge(人体关键点检测)、Stuff Segmentation(背景语义分割)。 其中旷视科技Face++团队参与了前三项任务的挑战,并取得了两项第一(物体检测、人体关键点),一项第二(物体分割)的杰出成绩。 而Places 是...
进入coco 官网如下: 进入Evaluate/detection如下: 点击第一段上面 uploaded,进入界面: 点击(1)里面的 condaLab 然后选择 Competitions 进入界面 点击COCO Image Captioning Challenge 选择年份即可查看 算法在COCO数据上的AP排行 COCO数据集测评指标 官网http://cocodataset.org/#format-resultshttp://cocodataset.org/#...
提交COCO Detection Challenge (Bounding Box)时出现错误: WARNING: Your kernel does not support swap limit capabilities or the cgroup is not mounted. Memory limited without swap. /opt/conda/lib/python2.7/site-packages/matplotlib/font_manager.py:273: UserWarning: Matplotlib is building the font cache...
今年的 COCO 包含四个 Task: Detection Challenge(物体检测)、Instances segmentation(物体分割)、(Human) Keypoint Challenge(人体关键点检测)、Stuff Segmentation(背景语义分割)。其中旷视科技Face++团队参与了前三项任务的挑战,并取得了两项第一(物体检测、人体关键点),一项第二(物体分割)的杰出成绩。
即,AP50=mAP50AP50=mAP50,AP75=mAP75AP75=mAP75,以此类推。 上图中AP的计算方法十分繁琐,来源于早期的VOC challenge,随着VOC的发展,其计算方法也有所变化,例说简述如下: 假设如下是智能推荐深度学习与目标检测 发现一个不错的网页,总结了许多深度学习概念、知识点。 七月在线 关于目标识别的深度学习模型看...
COCO Detection/Segmentation Challenge 第一名 论文地址：https://arxiv.org/abs/1711.07240 论文简介：基于CNN的物体检测研究一直在不断进步，从 R-CNN 到 Fast/Faster R-CNN，到近期的 Mask R-CNN，再到 RetinaNet，主要的改进点都在于新的网络架构、新的范式、或者新的损失函数设计。然而mini-batch大小，这个...
今年ICCV 2017会议期间,COCO +Places 2017挑战赛公布了获奖榜单。在COCO Challenge 和 Places Challenge 两个板块的七项比赛中,旷视科技(Face++)拿下了 COCO Detection/Segmentation Challenge(检测/分割)、COCO Keypoint Challenge(人体关键点检测)、Places Instance Segmentation(实体分割)三个项目的冠军。