COCO Stuff Segmentation Task 旨在推动 stuff 类语义分割的最新技术。对象检测任务针对的是事物类别(人、汽车、大象),而该任务则侧重于事物类别(草、墙壁、天空)。 stuff是具有特定尺寸和形状的物体,通常由多个部分组成。 内容类别是由精细尺度属性的同质或重复模式定义的背景材料,但没有特定或独特的空间范围或形状。
COCO数据集的分类 Object etection Task 也称为实例分割任务,主要针对具有特定空间范围形状的物体,例如人,猫,狗。 2. Stuff Segmentation Task 主要处理没有特定空间范围与形状的背景信息,如草,沙地,山。 3. Panoptic Segmentation Task 全景分割,相当于1与2的结合 4. 其他例如关键点检测,密度姿态检测等 COCO2017...
Object segmentation Recognitionincontext Superpixel stuff segmentation 330K images (>200K labeled)1.5millionobjectinstances80objectcategories91stuff categories5captions per image250,000people with keypoints 1. 对stuff任务:118282(118K)训练,5k验证 2. 对instance任务:118k训练,instances_minival2014.json(5k)测试...
COCO Stuff Segmentation数据集包含了91个不同的类别,其中包括了常见的物体(如人、车辆、动物)和场景(如天空、大海、森林)。每个像素都被标记为一个特定的类别,从而实现图像的细粒度分割。这个数据集在计算机视觉领域中被广泛应用,用于图像分割、场景理解、物体检测和语义分割等任务。 下面是一些COCO Stuff Segmentation...
语义分割(Segmentation):港中文&北大团队 UCenter 第一,旷视研究院团队第二,FAIR 和 MSRA 分别获得第三、第四 人体关键点检测:旷视研究院第一,北航&商汤团队 OKS 第二 背景语义分割(Stuff Challenge):FAIR 团队第一,牛津视觉实验室第二 2017年的COCO 还联合举办了 Places 2017 这项侧重对场景理解的挑战赛,分为...
2. Stuff Segmentation The stuff annotation format is identical and fully compatible to the object detection format above (except iscrowd is unnecessary and set to 0 by default). We provide annotations in both JSON and png format for easier access, as well as between the two formats. In the ...
针对上述提到不同的TASK(object detection, keypoint detection, stuff segmentation, panoptic segmentation, densepose, and image captioning),COCO数据集有不同的标注类型。这些标注类型都用“JSON”格式进行存储。接下来将针对性的对其JSON内的标注格式进行详细介绍。
stuff task: 针对 草,墙,天空 这种静态目标。(背景物) detection 标注针对前景,stuff标注针对背景,panopatic针对全景。 keypoints标注:是全部图片中person类的mask标注了关节点。 检测(包括关键点检测)和分割就是coco数据集 视频动作:找个数据集 多目标跟踪:找个数据集 ...
背景语义分割(Stuff Challenge):FAIR 团队第一,牛津视觉实验室第二 2017年的COCO 还联合举办了 Places 2017 这项侧重对场景理解的挑战赛,分为3个子任务: Places 分为场景分割、物体分割和边缘检测三项任务。其中,物体分割(Instance Segmentation)任务,旷视击败了谷歌,赢得了冠军。
For the task of se- mantic segmentation, the Stanford Background dataset [24] offers pixel-level annotations for seven common stuff cat- egories and a single foreground category (confounding all thing classes). All stuff-only datasets above have no dis- tinct thing classes, which make them ...