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...
JSON文件的基本格式,以实例分割为例,主要有五个部分:info、licenses、images、annotations、categories info记录关于数据集的一些基本信息 2.licenses是数据集遵循的一些许可 3.images是数据集中包含的图像,长度等于图像的数量 4.annotations字段是包含多个annotation实例的一个数组,annotation类型本身又包含了一系列的字段,如...
关于COCO的测试集:2017年COCO测试集包含〜40K个测试图像。 测试集被分成两个大致相同大小的split约20K的图像:test-dev 和test-challenge。 Test-Dev:test-dev split 是在一般情况下测试的默认测试数据。通常应该在test-dev集中报告论文的结果,以便公正公开比较。 Test-Challenge:test-challenge split被用于每年托管的...
其中训练集就是Trainval35k(82783+40504-5000=118287),验证集就是miniVal。即train2017==trainval35k==train2014+val2014-minival2014==train2014+val2014-val2017。 COCO test-dev:论文中展示的性能通常使用2015 test-dev数据集,需要在将测试集的结果提交到CodaLab网站上进行验证。 需要注册、把生成的json文件压缩...
写到哪说到哪，近些年SOTA检测器是如何发展的，以及63mAP之后的检测器们(下文都以test-dev的精度为例)...
DetectoRS 在COCO test-dev数据集上达到了54.7% box AP的SOTA性能,同时在COCO实例分割任务上达到47.1% mask AP的的性能,在COCO全景分割任务上达到49.6% AQ的性能。 宏观角度:RFP(递归特征金字塔) RFP(递归特征金字塔)= Recursive Structure + Bottom-up Backbone Layers + Top-down FPN Layers + ASPP as the ...
DetectoRS 在COCO test-dev数据集上达到了54.7% box AP的SOTA性能,同时在COCO实例分割任务上达到47.1% mask AP的的性能,在COCO全景分割任务上达到49.6% AQ的性能。 宏观角度:RFP(递归特征金字塔) RFP(递归特征金字塔)= Recursive Structure + Bottom-up Backbone Layers + Top-down FPN Layers + ASPP as the ...
COCO数据集上的比较 空间标签分配的可视化。第一行分别显示了两个任务的输入和损失分布。第二行的绿色...
DetectoRS 在COCO test-dev数据集上达到了54.7% box AP的SOTA性能,同时在COCO实例分割任务上达到47.1% mask AP的的性能,在COCO全景分割任务上达到49.6% AQ的性能。 宏观角度:RFP(递归特征金字塔) RFP(递归特征金字塔)= Recursive Structure + Bottom-up Backbone Layers + Top-down FPN Layers + ASPP as the ...
下图为作者在COCO test-dev数据集上的实验,Single代表单模型,DB为对两个骨干网进行合成,TB为三个。 可见,CBNet有效改进了目标检测和实例分割的精度。 下图为与其他state-of-the-art算法相比较,CBNet 加持下的Cascade Mask R-CNN取得了COCO数据集上的精度新高,而且是每个评价指标下都是最好的。