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SCoRD：基于文本增强数据的主体条件关系检测
基于 Open Images 数据集，我们提出了一种挑战性的 OIv6-SCoRD 基准，通过条件化输入主体来预测其与场景中其他对象的所有关系及其位置。我们提出了一种自回归模型，通过将输出解释为一个标记序列，预测主体的关系、对象和对象位置，
PDF10 months ago
迈向更加包容的人注释以实现公平性
此论文介绍了 Open Images 数据集下的 MIAP 子集，包含了所有可见人物的边界框和属性标签，并讨论了 MIAP 子集的属性和标注方法对模型公平性研究的贡献和原始注释方法及其子类的分析结果，为未来注释工作提供参考，帮助研究人员了解
PDF3 years ago
CVPR野外大规模不平衡多标签物体检测
本文提出了一种处理 Open Images 数据集中目标多标签和标签分布不平衡问题的方法，使用 concurrent softmax 处理多标签问题并提出一种混合训练计划的软采样方法来解决标签分布不平衡问题，实验结果在公共测试集上达到了最佳
PDF4 years ago
ICCV基于数据不平衡的大规模分层目标检测高效网络学习：Open Images Challenge 2019 第三名方案
该研究报告详细介绍了他们对 Google AI Open Images Challenge 2019 目标检测赛题的解决方案。通过对 Open Images 数据集进行详细分析，提出了采用大型骨干网络、分布式 softmax 损失、类别感知
PDF5 years ago
CVPR大规模稀疏标注对象检测的采样技术
本研究提出了 part-aware sampling 方法，利用人类直观感知对象之间的层次关系，解决 Open Images Dataset 数据集不完整的问题，并在 Google AI Open Images 竞赛 2018 中获得了第一
PDF6 years ago
CVPR在最小监督下从嘈杂大规模数据集中学习
本文介绍了一种使用大型包含嘈杂注释图像和少量清洁注释图像联合进行学习的方法，它由一个多任务网络组成，可以在清洁注释的帮助下减少大型数据集中的噪音，并在清洁数据集和带有降噪的完整数据集上进行微调学习，其结果比直接微调方法在 Open Imag
PDF8 years ago