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...
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 ...
在MS-COCO 实例分割的 test-dev 数据集上的结果如下: 我们超过了 SpineNet 和 CBNet。在全景分割上,我们大幅超越前人工作: 最后补充一下上一篇没有提到的语义分割上的结果,在Cityscapes验证集上: 在Pascal Context 验证集上(我们没有找到 test server): 写在后面: 之前有公众号高调宣传我们的 ResNeSt paper,有...
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)...
飞桨目标检测套件PaddleDetection的研发团队也为了让YOLOv3模型在工业实际应用场景拥有更优异的精度与推理速度,以尽量不增加模型计算量和推理开销为前提,探索出了一整套更深度的算法优化秘籍,将原先YOLOv3模型的精度(在COCO test-dev2017数据集)从33.0%提升了12.9个绝对百分点,达到45.9%,处于业界领先行列!而在该精度下,...
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...
在人体关键点检测赛道,芯翌科技获得了冠军,此次成绩在test-dev测评集上AP指标为80.8%,相比较去年冠军方案(AP指标为79.2%)有了重大提升;在最终的test-challenge测评集上AP指标为77.4%,刷新了该赛道的历史最好成绩。在目标检测/实例分割赛道,芯翌科技也取得了排名前列的成绩。