CVPRJun, 2021
实时自我中心物体分割:清华大学读取标签和基准测试结果
Real Time Egocentric Object Segmentation: THU-READ Labeling and Benchmarking Results
E. Gonzalez-Sosa, G. Robledo, D. Gonzalez-Morin, P. Perez-Garcia, A. Villegas
TL;DR本文针对近年来计算机视觉领域中关于自我中心图像物体分割技术的研究,受其在混合现实应用中的重要性所驱动,提供了一个基于 RGB-D THU-READ 数据集的 2124 个图像的语义级别标注,并使用 Thundernet 进行了基准测试,为未来相应的端到端混合现实应用提供了一定的参考价值。