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CVPRCOCONut：现代化 COCO 分割
最近几十年来，视觉学界在视觉识别方面取得了显著进展，其中一部分要归功于数据集基准的进步。本研究通过提高标注质量和扩大数据集范围，引入了 COCONut 数据集，该数据集包含 383K 张图像和超过 5.18M 个分割掩模，并通过特别精心设计
PDF3 months ago
ICCV软教师端到端半监督目标检测
本文提出了一种半监督的端到端目标检测方法，采用渐进的端到端训练来提高伪标签的质量，并在 COCO 基准测试中通过采用两种简单而有效的技术进行了改进，使得在不同的标记比率下（1%，5% 和 10%）皆性能优于以往方法，并且在有大量标记数据的情
PDF3 years ago
幻象改善少样本物体检测
使用幻像网络在 RoI 特征空间中生成特定类别的附加训练样本，并将其整合入现代目标检测模型中，以改善少样本检测。该方法在 COCO 基准测试中实现了新的极少样本检测率的表现，并在两个最先进的少样本检测器上取得了显着的性能改进。
PDF3 years ago
口罩头结构对新类别分割的惊人影响
通过部分监督学习方法，我们设计了一种训练模型，在只有少数类别的实例标注数据下，通过可微分裁剪和只使用 Groundtruth box 的方法，取得了 COCO 部分监督分割测试集的最佳表现，并发现了强大的 mask-head 泛化效应。
PDF3 years ago
SWA 目标检测
使用随机权重平均的技术和循环学习率，我们在目标检测和实例分割中系统地研究了 SWA 的应用效果，并取得了对 COCO 基准的稳定提升。
PDF4 years ago
ICLRDeformable DETR：可变形 Transformer 完整目标检测
Deformable DETR 提出了一种改进的 Transformer 注意力模块，只关注于围绕参考点的一小集采样点，能够更好地实现物体检测，尤其是在小物体上，并在 COCO 基准测试上得到了有效的实验结果。
PDF4 years ago