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ICCV2023 基准测试：MS-COCO数据集的可靠吗？

该项目最初是作为一个内部工作，旨在生成高质量的地面真实数据，后来发展成为一种提供了解机器学习数据集质量复杂因素的新方法。...尽管两个数据集有相同的基础，但Sama-COCO在80个类别中的47个类别中拥有更多的实例。其中一些类别，如person，增加的数量非常显著。...当我们比较两个数据集中的匹配实例时，可以发现MS-COCO数据集中存在一些系统性的偏差。这些偏差有两种不同的形式。第一种形式的偏差与多边形的紧密程度有关。...Sama-COCO强调多边形贴近可观察到的像素，而原始数据集包含绕过遮挡物的多边形。考虑遮挡物更适合像素级的实例分割任务，而忽略遮挡物更类似于定位任务。...这很有趣，因为框标注应该与多边形的变化相对一致。这意味着网络可能会过拟合训练数据集中可能无法在另一个数据集中复现的特定信息类型。

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    【教程】COCO 数据集：入门所需了解的一切

    数据集中的每个注释都包含以下信息： 图像文件名 图像尺寸（宽度和高度） 具有以下信息的对象列表： 对象类别（例如，“人”、“汽车”）； 边界框坐标（x，y，宽度，高度）； 分割掩模（多边形或RLE格式）...在 COCO 数据集的上下文中，密集姿势是指数据集中提供的注释，将人物图像中的像素映射到人体的 3D 模型。...为了使用 COCO 数据集中的密集姿势信息，研究人员可以在该数据集上训练深度学习模型，例如 DensePose-RCNN。 密集姿态估计包括图像中人体每个部分的 3D 位置和方向。...licenses许可证 许可证部分提供有关数据集中包含的图像许可证的详细信息，以便您可以了解如何在工作中使用它们。 以下是许可证信息的示例。...categories类别 COCO JSON 中的“categories”字段是定义数据集中对象的不同类别或类别的对象列表。

    8.8K10

    论文阅读学习 - ModaNet: A Large-scale Street Fashion Dataset with Polygon Annotations

    论文主要是介绍了构建的大规模街拍服装图像数据集. 可用于语义分割，实例分割和目标检测等任务. ModaNet 基于多边形标注的大规模街拍服装数据集 - AIUAI 1....数据集标注 [1] - 首先从 PaperDoll 数据集中收集了一百万(1 million) 张图像. [2] - 然后，采用在 COCO 数据集上预训练的 Faster R-CNN 模型，检测出图片中只有一个人...然后，将分类器对初始数据集中全部图像进行分类，以选取高质量且只包含单个人的图片. 因此，有效的减少了手工标注者所标注的低质量图片量. [4] - 将筛选出的图片送于手工标注者进行打标. 1.2....服饰 Groundtruth bbox 生成 在对图像进行了像素级和多边形标注后，可以很方便地推断出训练图片的边界框. 这里，采用从多边形标注数据生成的边界框作为边界信息....服饰 Groundtruth segmentation 基于图片的多边形标注，可以生成图像的像素级标注. 对于覆盖了单个目标的多边形标注，可以直接转换为对应的像素级标注.

    1.2K10

    教程 | 先理解Mask R-CNN的工作原理，然后构建颜色填充器应用

    简单来说，与其从零开始训练一个新模型，我从已在 COCO 数据集（在 repo 中已提供下载）上训练好的权重文件开始。...COCO UI：用于标注 COCO 数据集的工具。 加载数据集 分割掩码的保存格式并没有统一的标准。有些数据集中以 PNG 图像保存，其它以多边形点保存等。...VIA 工具将标注保存为 JSON 文件，每个掩码都是一系列多边形点。 代码提示：通过复制 coco.py 并按你的需要修改是应用新数据集的简单方法，我将新的文件保存为 ballons.py。...我的 BalloonDataset 类是这样定义的： ?...load_balloons 读取 JSON 文件，提取标注，然后迭代地调用内部的 add_class 和 add_image 函数来构建数据集。

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    教程 | 先理解Mask R-CNN的工作原理，然后构建颜色填充器应用

    简单来说，与其从零开始训练一个新模型，我从已在 COCO 数据集（在 repo 中已提供下载）上训练好的权重文件开始。...COCO UI：用于标注 COCO 数据集的工具。 加载数据集 分割掩码的保存格式并没有统一的标准。有些数据集中以 PNG 图像保存，其它以多边形点保存等。...VIA 工具将标注保存为 JSON 文件，每个掩码都是一系列多边形点。 代码提示：通过复制 coco.py 并按你的需要修改是应用新数据集的简单方法，我将新的文件保存为 ballons.py。...我的 BalloonDataset 类是这样定义的： ?...load_balloons 读取 JSON 文件，提取标注，然后迭代地调用内部的 add_class 和 add_image 函数来构建数据集。

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    深度学习500问——Chapter08：目标检测（10）

    8.6.2 MS COCO COCO数据集是微软团队发布的一个可以用来图像recognition + segmentation + captioning数据集，该数据集收集了大量包含常见物体的日常场景图片...航空图像区别于传统数据集，有其自己的特点，如尺度变化性更大；密集的小物体检测；检测目标的不确定性。数据划分为 1/6 验证集。1/3 测试集，1/2 训练集。...labelme具有的特点是： 支持图像的标注的组件有：矩形框，多边形，圆，线，点（rectangle，polygons，circle，lines，points） 支持视频标注 GUI自定义 支持导出VOC...、管理和维护数据集的服务提供商，其中包含一款部分免费的数据标签工具，包含图像分类和分割，文本，音频和视频注释的接口，其中图像视频标注具有的功能如下： 可用于标注的组件有：矩形框，多边形，线，点，画笔，超像素等...具有的功能或特点： 可用的组件：矩形框，多边形，三次贝塞尔曲线，直线和点，画笔，超像素 可只标记整张图像而不绘制 可使用画笔和超像素 导出为 YOLO，KITTI，COCO JSON 和 CSV格式 以

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    换个dataloader函数， COCO提升3mAP ，上海交大MVIG团队提出InstaBoost

    近年来最新的一系列实例分割模型，例如 Mask R-CNN 等，其高准确度很大程度上依赖于大量的训练数据（COCO 数据集包含 20 余万张训练图片）。...同时，该方法还能够将物体检测的精度在 COCO 数据集上最高提升 4mAP。该论文已被ICCV 2019接收。...近年来，基于 CNN 的深度学习算法，如 Mask R-CNN 等，在实例分割任务中有了非常广泛的应用。...不过，在实例分割领域，如何利用 mask 标签在 COCO 数据集上获得提升，仍是一个需要探索的问题。...Matting 和 Inpainting 在将图片前景和背景按照标注进行分离的过程中，如果完全按照标注去切割前景，前景的边界处会呈不自然的多边形锯齿状，这与 COCO 数据标注方式有关。

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    ODTK：来自NVIDIA的旋转框物体检测工具箱

    为了解决这个问题，我们转向几何方法，顺序切割是一种递归方法，使用一个比较框定义初始多边形。对于每条边，它计算与第二个被比较框的边是否有交集。...准备数据 ODTK使用COCO目标检测格式，但我们修改了边框，使其包含theta参数。首先使用[xmin, ymin, width, height]参数构建边框(图7，左)。...图7，首先创建一个轴对齐的框(左)，然后旋转(右)来构造边界框 许多数据集(例如COCO和ISPRS)都带有分割掩码。这些掩码可以转换为旋转框。...图8，轴对齐模型(左)和旋转框模型(右)的推断框(红色)和gt框(绿色) 图8显示了在ISPRS波茨坦数据集上训练的轴对齐和旋转框模型的例子，这些例子是从在使用ResNet18主干的COCO数据集上预训练的轴对齐模型上进行微调的...表2，使用ISPRS波茨坦数据集建模时，将轴对齐模型与旋转框模型的实例级精度、召回率和F1得分进行比较 总结 可以尝试使用ODTK检测自己数据集中的旋转目标。

    2.9K30

    超全的OCR数据集

    3、COCO-Text 数据集下载链接： https://vision.cornell.edu/se3/coco-text-2/ 数据集介绍：63686个图像，145859个文本实例，3个细粒度文本属性...此数据集基于MSCOCO数据集。...背景可能包含植被（如树木和灌木丛）和重复的图案（如窗户和砖块），这些图案与文本没有太大的区别。...数据集分为训练集和测试集两部分，训练集包含从原始数据集中随机选择的300个图像，其余200个图像构成测试集，此数据集中的所有图像都已完全注释。 ?...该数据集的特点包括： （1）街道图像及其文本区域多边形和相应的文本 （2）9个类别表示商业名称文本、街道名称文本和街道编号文本等 （3）一组包含超过110k个图像 （4）平均每个图像4.84个文本实例

    7.9K11

    常用的20个计算机视觉开源数据集总结

    1、COVID-19 X-Ray Dataset (V7) 这是COVID-19的V7版本的数据集，包含6500张AP/PA胸部x光片图像，像素级的多边形肺分割。其中有517例COVID-19病例。...肺部注释是遵循像素级边界的多边形。可以将它们导出为COCO、VOC或Darwin JSON格式。每个注释文件都包含到原始全分辨率图像和缩小大小的缩略图。...8、MS COCO MS COCO (Microsoft Common Objects in Context)数据集由328K张图像组成。...训练和测试集中50%的图像为居中对象，而其余50%的图像显示随机选择的图像的随机选择区域。该数据集可用于对象识别。...13、Places2 (365-Standard) 这里另一个由MIT贡献的场景数据集。有180万张图片来自365个场景类别。该数据集在验证集中每个类别包含50张图像，在测试集中包含900张图像。

    1.5K21

    跟牛老师一起学WEBGIS——GIS基础（空间数据）

    例如，空气中污染物的集中程度、地表的温度、土壤的湿度水平以及空气与水的流动速度和方向。 场经常被视为由一系列等值线组成，一个等值线就是地面上所有具有相同属性值的点的有序集合。 2....栅格数据模型 栅格数据模型是基于连续铺盖的， 它是将连续空间离散化。 ?...（Vertex）：表示线段和弧段的内部点。...4.多边形对象 面状实体也称为多边形，是对湖泊、岛屿、地块等一类现象的描述。通常在数据库中由一封闭曲线加内点来表示。...面状实体有如下空间特性： 面积范围； 周长； 独立性或与其它的地物相邻，如中国及其周边国家； 内岛或锯齿状外形，如岛屿的海岸线封闭所围成的区域等； 重叠性与非重叠性，如报纸的销售领域，学校的分区，菜市场的服务范围等都有可能出现交叉重叠现象

    1.5K10

    有人一周内清理了PASCAL数据集中的17120张图像，将mAP提高了13%

    有研究称，他们使用一种技术在一周内清理了 PASCAL VOC 2012 数据集中的 17120 张图像，并发现 PASCAL 中 6.5% 的图像有不同的错误（缺失标签、类标签错误等）。...对于那些不熟悉我们 AI CS 功能的人，该功能支持类、目标检测和实例分割审查，因此它会检查注释的类标签、边界框、多边形和掩码。...让我们看看是否可以在不调整模型参数的情况下，通过改进数据来获得所需的指标值。 在更新的 PASCAL 上训练的自定义模型 在这里，我们采用相同的图像进行训练和验证，以训练以下模型作为基线。...因此尽管在原始数据集中添加了 6600 个标签，但在训练 / 测试拆分中，我们只得到了大约 3000 个新标签和大约 190 个修复标签。...我们希望通过实验结果展示：花费时间改进数据有利于模型性能。希望通过添加 3000 个缺失标签使 COCO mAP 增加 13% 的案例足够令人信服。

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    花一周清理PASCAL数据集的17120图像，将mAP提高13%

    有研究称，他们使用一种技术在一周内清理了 PASCAL VOC 2012 数据集中的 17120 张图像，并发现 PASCAL 中 6.5% 的图像有不同的错误（缺失标签、类标签错误等）。...对于那些不熟悉我们 AI CS 功能的人，该功能支持类、目标检测和实例分割审查，因此它会检查注释的类标签、边界框、多边形和掩码。...让我们看看是否可以在不调整模型参数的情况下，通过改进数据来获得所需的指标值。 在更新的 PASCAL 上训练的自定义模型 在这里，我们采用相同的图像进行训练和验证，以训练以下模型作为基线。...因此尽管在原始数据集中添加了 6600 个标签，但在训练 / 测试拆分中，我们只得到了大约 3000 个新标签和大约 190 个修复标签。...我们希望通过实验结果展示：花费时间改进数据有利于模型性能。希望通过添加 3000 个缺失标签使 COCO mAP 增加 13% 的案例足够令人信服。

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    计算机视觉常用图像数据集标记平台

    项目管理：在数据集管理和用户方面没有什么先进的功能，但是它的界面是多边形注释最有效和最精确的界面之一，因为它允许您查看多边形的线条而不是其他任何内容。...每个图像或PNG蒙版的输出都在JSON文件中，平台还允许您上传Cityscapes和COCO等格式。此外，还可以选择直接在平台上进行数据转换。...定价：免费社区版仅限5000张图片和企业版 功能性：提供完整的注释工具，如点，线，盒和多边形，最近为他们的语义分割画笔添加了一个很棒的新功能 – 一个超级像素着色选项，使生活变得如此简单（就像这样和这个开源工具...标签界面非常人性化，并支持热键快捷键（虽然不可自定义）。免费版中缺少的一件事是上传注释以便可视化或编辑它们的选项。 网址：https://labelbox.com/。...RectLabel ：用于为MacOS绑定框和多边形的绝佳工具。

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    有人一周内清理了PASCAL数据集中的17120张图像，将mAP提高了13%

    有研究称，他们使用一种技术在一周内清理了 PASCAL VOC 2012 数据集中的 17120 张图像，并发现 PASCAL 中 6.5% 的图像有不同的错误（缺失标签、类标签错误等）。...对于那些不熟悉我们 AI CS 功能的人，该功能支持类、目标检测和实例分割审查，因此它会检查注释的类标签、边界框、多边形和掩码。...让我们看看是否可以在不调整模型参数的情况下，通过改进数据来获得所需的指标值。 在更新的 PASCAL 上训练的自定义模型 在这里，我们采用相同的图像进行训练和验证，以训练以下模型作为基线。...因此尽管在原始数据集中添加了 6600 个标签，但在训练 / 测试拆分中，我们只得到了大约 3000 个新标签和大约 190 个修复标签。...我们希望通过实验结果展示：花费时间改进数据有利于模型性能。希望通过添加 3000 个缺失标签使 COCO mAP 增加 13% 的案例足够令人信服。

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    手把手教你训练自己的Mask R-CNN图像实例分割模型（PyTorch官方教程）

    本篇博客主要是参考了PyTorch官方给出的训练教程，将如何在自己的数据集上训练Mask R-CNN模型的过程记录下来，希望能为感兴趣的读者提供一些帮助。...目录 准备工作 数据集 定义模型 训练模型 1. 准备工作 2. 数据增强/转换 3. 训练 测试模型 ---- 准备工作 安装coco的api，主要用到其中的IOU计算的库来评价模型的性能。...Penn-Fudan数据集中有170张图像，包含345个行人的实例。...第二种，根据需要替换掉模型中的骨干网络，如将ResNet替换成MobileNet等。 1. Finetune预训练的模型 场景：利用COCO上预训练的模型，为指定类别的任务进行finetune。...定义Mask R-CNN模型 言归正传，本文的目的是在PennFudan数据集上训练Mask R-CNN实例分割模型，即上述第一种情况。

    3.6K30

    想把自拍背景改成马尔代夫？手把手教你用深度学习分分钟做到

    /vision/datasets/ADE20K/ 我们选用COCO数据集，因为该数据集中包含更多的“人”像，这是本项目的目标类别。...如果将整个COCO数据集输入到模型，每个图像平均会被输入两次，因此最好进行适当修剪。此外，这样做可得到一个使任务目标更集中的模型。...我们先尝试训练COCO数据集中的一些类别，但是发现对最终的训练效果没有太大的提升。 数据问题 数据集中的一些缺陷样本影响了评估分值： 1．动物。...我们通过编程过滤得到本项目数据集，因此无法判断人物图像包含有整个人像，还是只出现某些部位，如手或者脚。这些身体部位图像不属于本项目范围，但在数据集中仍然存在。 ?...COCO数据集以多边形进行标注，而不是精确到像素级。这种精度有时满足要求，但有些图像的真实标注非常粗糙，可能会阻碍模型的精细化学习。 ?

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    leggedrobotics free gait 足式机器人自由步态 苏黎世机器人系统实验室

    它采用机器人的当前状态，并根据定义的动作来可视化运动。这个RViz插件允许通过时间擦洗，可视化立足点，轨迹，支持多边形等。...如果您需要再次下载，请进入权重文件夹，并从VOC数据集中下载两个预先训练的权重： cd catkin_workspace/src/darknet_ros/darknet_ros/yolo_network_config...yolo_model/detection_classes/names （字符串数组） 检测cfg和weight文件内部使用的网络的名称darkned_ros/yolo_network_config/。...暗网中的RNN 反复神经网络对于时间序列数据和NLP都是愤怒的。了解如何在Darknet中使用它们！...在CIFAR-10上训练一个分类器 了解如何在黑暗中从头开始训练分类器。 硬件指南：GPU上的神经网络（2016-1-30更新） 我已经有很多人问我建议用什么硬件来训练视觉应用的神经网络。

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    Google发布Objectron数据集

    然而，由于与2D任务（例如ImageNet，COCO和Open Images）相比，因为缺少大型真实数据集，所以了解3D对象仍然是一项具有挑战性的任务。...Objectron数据集中的示例视频 三维实体检测解决方案 除了和数据集一起之外，我们还将共享一个针对四类对象的三维实体检测解决方案-鞋子，椅子，杯子和照相机。...首先，我们使用Sutherland-Hodgman多边形裁剪算法计算两个盒子的面之间的交点。这类似于用于计算机图形学的视锥剔除技术。相交的体积由所有修剪的多边形的凸包计算。...我们将在发表数据集的同时发布评估指标的源代码。 ? 使用多边形裁剪算法计算并集的三维交点(左):通过对方框裁剪多边形计算每个面的交点。右:通过计算所有交点的凸包计算交点的体积(绿色)。...数据集格式 数据集的技术细节，包括用法和教程，可在数据集网站上找到。

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