cocostuff10k, ( 过期) COCO 10K 数据集的官方主页 coco-stuff dataset dataset dataset ( 过时的),Ferrari,Ferrari,Ferrari,Ferrari,Ferrari,Ferrari,Ferrari,Ferrari,Ferrari 。概述 开源2019-09-17 上传大小:429KB 所需:46积分/C币 图像显著性检测数据集MSRA10K数据集百度云 ...
cocostuff-10k-v1.0.zipCOCO-Stuff dataset version 1.0, including images and annotations2.6 GB To use the COCO-Stuff dataset, please follow these steps: Download or clone this repository using git:git clone https://github.com/nightrome/cocostuff10k.git ...
COCO-Stuff 10K dataset: Our first dataset, annotated by 10 in-house annotators at the University of Edinburgh. It includes 10K images from the training set of COCO. We provide a 9K/1K (train/val) split to make results comparable. The dataset includes 80 thing classes, 91 stuff classes an...
unzip downloads/cocostuff-10k-v1.1.zip -d dataset/ MAT格式 COCO-Stuff的标注是储存在每张图对应的.mat文件中,这些文件的格式和Tighe等人使用的格式相同。每个文件包括以下字段: S: 像素化的标签地图的尺寸names:COCO-Stuff中的东西的名字和类别,更多详情请看Label Names & Indicescaptions:图片标题,由5个不同...
unzip downloads/cocostuff-10k-v1.1.zip -d dataset/将数据集下载下来;如果是windows系统可以直接去对应网址下载,然后解压到对应目录下即可。 -Matlab中运行: CocoStuffClasses.showClassHierarchyStuffThings()查看标签的层次结构图(可跳过) -Matlab中运行:CocoStuffAnnotator()打开标注工具进行尝试,因为本篇主要讲述使...
coco-stuff10k分割数据集,里面放的是一个百度网盘的链下载接 目录如下 ── coco_stuff10k │ │ ├── images │ │ │ ├── train2014 │ │ │ ├── test2014 │ │ ├── annotations │ │ │ ├── train2014 │ │ │ ├── test2014 │ │ ├── imagesLists │ │ │ ├──...
本文提出了一种新的语义分割范式SegViT。不同于已有基于ViT语义分割方案的像素级表达方式,本文采用ViT最基本的成分(注意力机制)直接生成掩码(Mask)。在COCO-Stuff-10K(50.3%%mIoU)与PASCAL-Context(65.3%mIoU)数据集上取得了新的SOTA指标。 论文链接: https://arxiv.org/abs/2210.05844 ...
目录如下── coco_stuff10k│ │ ├── images│ │ │ ├── train2014│ │ │ ├── test2014│ │ ├── annotations│ │ │ ├── train2014│ │ │ ├── test2014│ │ ├── imagesLists│ │ │ ├── train.txt│ │ │ ├── test.txt│ │ │ ├── all.txt...
cocostuff10k, ( 过期) COCO 10K 数据集的官方主页 coco-stuff dataset dataset dataset ( 过时的),Ferrari,Ferrari,Ferrari,Ferrari,Ferrari,Ferrari,Ferrari,Ferrari,Ferrari 。概述 (0)踩踩(0) 所需:1积分 机械设备设计方案 高速喷水织布机单片机控制系统设计.zip.zip ...
为了提高召回率,前面一个工作人员发现的实例的位置显示给当前的工人。这种启动帮助工人在第一次看到图像时很快找到一个初始实例。工人们还可以用放大镜找到小的例子。每个工人被要求在每一个图像的给定类别中最多标注10个实例。每个图像标记的8个工人总共∼10k工人小时。