一、COCO数据集中的coco minival和coco test-devCOCO(Common Objects in Context)是一个大规模的目标检测和识别数据集,广泛应用于计算机视觉领域。它包含80个类别,数据分为训练、验证和测试三部分。其中,coco minival和coco test-dev是COCO数据集中的两个重要子集。 Coco minival:作为COCO数据集中的小型验证集,主要...
Object Detection on COCO minival Leaderboard Dataset View by for BOX APCascade Mask R-CNN (ResNet-50)Cascade Mask R-CNN (ResNet-50)Mask R-CNN (ResNeXt-152-FPN, cascade)Mask R-CNN (ResNeXt-152-FPN, cascade)EfficientDet-D7 (1536)EfficientDet-D7 (1536)RetinaNet (SpineNet-190...
使用 Cascade Mask R-CNN,我们的 Dual-Swin-S 在 COCO minival 上在边界框和实例分割方面实现了 56.3% 的 box AP 和 48.6% 的 mask AP,显示了 +4.4% box AP 和 +3.6% mask 的显着增益 具有相似模型大小和相同训练协议的 AP 到 Swin-B。此外,Dual-Swin-S 在 COCO dev 上实现了 56.9% 的 box AP...
在RetinaNet论文中提供的Detectron开源代码(https://github.com/facebookresearch/Detectron/blob/master/MODEL_ZOO.md)中我们可以找到相关解释:RetinaNet论文中所有模型都是在coco_2014_train数据集(82783张图片)和coco_2014_valminusminival数据集(共有40504张图片)随机划分的含35504张图片的子集的并集上进行训练,这个...
使用 Cascade Mask R-CNN,我们的 Dual-Swin-S 在 COCO minival 上在边界框和实例分割方面实现了 56.3% 的 box AP 和 48.6% 的 mask AP,显示了 +4.4% box AP 和 +3.6% mask 的显着增益 具有相似模型大小和相同训练协议的 AP 到 Swin-B。此外,Dual-Swin-S 在 COCO dev 上实现了 56.9% 的 box AP...
COCO test-dev 和 minival5k 上的性能相差不多，甚至有时更高，所以可以认为其在 test-dev 上可能达...
数据增强方面,主要采用翻转、旋转(-45 度～+45 度)、尺度变换(0.7～1.35)。姿态估计网络图像输入尺寸为 384x288。消融实验中,图像输入尺寸为 256x192。测试方面,沿用 [5] 中的策略,即采用翻转求平均,最大值位置向次大值位置偏移 1/4 作为最终位置。所有消融实验在 COCO minival 上进行。
后面是说我们自己的minival数据集。minival数据集上是74.5,在test dev上是73,test challenge是72.1。 这是一个图片的结果的展示。从结果上可以看出视觉效果还不错,下面放一个视频中的人体关节点检测例子。这个视频是基于单帧做预测的结果,没有采用帧间平滑。
Hi, I'm trying to train the example network at https://github.com/facebookresearch/Detectron/blob/master/GETTING_STARTED.md#2-coco-dataset The instructions refer to "coco_2014_minival (which must be properly installed)". I wasn't very su...
所有消融实验在 COCO minival 上进行。 消融实验 多阶段网络 我们通过一系列实验验证多阶段网络设计的重要性。 表2 首先,我们通过实验观察单阶段网络增加模型复杂度的表现。从表 2 可知,ResNet-50 作为 Backbone 的单阶段网络精度可以达到 71.5,ResNet-101 可以提升 1.6 个点,但是继续往高增加复杂度,精度的...