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...
(当然YOLOv4-P7并没有使用同样的数据增广方法,如果使用了也许更高,各位同学不妨一试)其实例分割结果也超过了之前的最好结果。 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: ...
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...
(当然YOLOv4-P7并没有使用同样的数据增广方法,如果使用了也许更高,各位同学不妨一试)其实例分割结果也超过了之前的最好结果。 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: ...
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: ...
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...
UpdatedNov 26, 2024 Python MiXaiLL76/faster_coco_eval Star85 Continuation of an abandoned project fast-coco-eval pythonevaluationcocoevaluation-metricslvispycocotoolscrowdposeobjects365pycoco-evaluationsama-cocococo-rem UpdatedJan 23, 2025 Python
更改最下面的函数: # Register them all under "./datasets"_root = os.getenv("DETECTRON2_DATASETS","/media/code/T1/")#更改DATASETS的值register_all_coco(_root) register_all_lvis(_root) register_all_cityscapes(_root) register_all_pascal_voc(_root)...
COCO2017是2017年发布的COCO数据集的一个版本,主要用于COCO在2017年后持有的物体检测任务、关键点检测任务和全景分割任务。 二、图像分割 1.LVIS数据集 LVIS是一个大规模细粒度词汇集标记数据集,该数据集针对超过 1000 类物体进行了约 200 万个高质量的实例分割标注,包含 164k 张图像。