Microsoft COCO: Common Objects in Context Tsung-Yi Lin, Michael Maire, Serge Belongie, James Hays, Pietro Perona, Deva Ramanan, Piotr Dollar, Larry Zitnick ECCV|September 2014 Published by European Conference on Computer Vision Publication
P. Dollar, and C. L. Zitnick, “Microsoft COCO: Common objects ´ in context,” inECCV, 2014. [20] D. Scharstein and R. Szeliski, “A taxonomy and evaluation of dense two-frame stereo correspondence algorithms,”IJCV, vol. 47, no. 1-3, pp. 7–42, 2002. [21] S. Baker, D....
物体检测–COCO数据集COCO数据集介绍 微软团队提供:http://mscoco.org/ ECCV Workshops:MicrosoftCOCO:CommonObjectsinContext从复杂的日常场景中截取,包括91类目标,328000影像和2500000个label 种类更丰富 单个物体数量更多 所以评价算法性能是COCO数据集要更低一些。COCO数据集 ...
We present a new dataset with the goal of advancing the state-of-the-art in object recognition by placing the question of object recognition in the context of the broader question of scene understanding. This is achieved by gathering images of complex ev
MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context,起源于微软于2014年出资标注的Microsoft COCO数据集,与ImageNet竞赛一样,被视为是计算机视觉领域最受关注和最权威的比赛之一。 COCO数据集是一个大型的、丰富的物体检测,分割和字幕数据集。这个数据集以scene understanding为目标,主要从复杂的日常场景中截取,图像中...
MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context,起源于微软于2014年出资标注的Microsoft COCO数据集,与ImageNet竞赛一样,被视为是计算机视觉领域最受关注和最权威的比赛之一。 COCO数据集是一个可用于图像检测(image detection),语义分割(semantic segmentation)和图像标题生成(image captioning)的大规模数据集。它...
We present a new dataset with the goal of advancing the state-of-the-art in object recognition by placing the question of object recognition in the context of the broader question of scene understanding. This is achieved by gathering images of complex ev
该数据集的主要创新:实例是放在natural context中的,并且语境有很多种而非人为定义的背景中,看Fig1就懂这一点创新了 本文工作 制作该数据集 统计分析该数据集,并与其它3个数据集做比较 使用DPM,提供该数据集的目标检测和实例分割的baseline,并分析其performance ...
MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context,起源于微软于2014年出资标注的Microsoft COCO数据集,与ImageNet竞赛一样,被视为是计算机视觉领域最受关注和最权威的比赛之一。 该数据集论文地址:arxiv.org/abs/1405.0312 该数据集主要有的特点如下: Object segmentation ...
COCO数据集:本数据集包含了91种物体类型的图像,这些物体类型能够被4岁大小的孩子豪不费力的识别出来。数据集有32.8万张图片,包含有250万个标注实例。 标注工具:Microsoft自研 类别确定 使用多个数据源来建立顶层物体类别: 1、首先联系PASCAL VOC数据集的类别, 2、1200种最经常见到的视觉可分辨的物体的一个子集(来自...