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...
一、配置文件设置 1.将配置文件的data_cfg=dict( )中的bbox_file='data/coco/person_deteciton_results/COCO_test-dev2017_detections_AP_H_609_person.json'。且use_gt_bbox=False。 2.data=dict( )中的test=dict( )ann_file=f'{data_root}/annotations/image_info_test-dev2017.json'; img_prefix=...
DetectoRS = Detector + RFP + SAC = Detector + Recursive Feature Pyramid+ Switchable Atrous Convolution 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...
COCO比赛的结果 在COCO test-dev数据里,我们有两个网络,一个是单模型结果,一个是有模型融合结果。单模型的结果也基本比test-challenge中后几位都要高,而且我们没有用更多的数据。 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...
根据所提的算法，作者们在COCO的关键点检测比赛中刷新了最好成绩，在COCO test-dev 数据集上取得73.0的平均精度，并在COCO test-challenge 数据集上取得72.1的平均精度。这一成绩比COCO 2016 关键点检测比赛的最好成绩60.5提升了19%之多。CPN 的部分检测结果 MegDet: A Large Mini-Batch Object Detector mini...
在COCO test-dev数据里,我们有两个网络,一个是单模型结果,一个是有模型融合结果。单模型的结果也基本比test-challenge中后几位都要高,而且我们没有用更多的数据。 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。
根据所提的算法,旷视科技的作者们在COCO的关键点检测比赛中刷新了最好成绩,在COCO test-dev 数据集上取得73.0的平均精度,并在COCO test-challenge 数据集上取得72.1的平均精度。这一成绩比COCO 2016 关键点检测比赛的最好成绩60.5提升了19%之多。 CPN 的部分检测结果 ...
在COCO test-dev数据里,我们有两个网络,一个是单模型结果,一个是有模型融合结果。单模型的结果也基本比test-challenge中后几位都要高,而且我们没有用更多的数据。 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。
最后提交challenge最高的结果其实是72.6，但是官方是以test-dev最高结果对应的challenge结果来排名，所以...
百度云盘连接 coco2014. coco2015 coco2017 COCO2017比赛结果test_dev2017比赛结果 上传者:weixin_42605076时间:2019-10-09 MS coco 2014数据集 COCO 数据集(全称为 Common Objects in Context)目前最常用于图像检测定位的数据集,是一个新的图像识别、分割、和字幕数据集,其对于图像的标注信息不仅有类别、位置信息,...