Instance Segmentation
Instance-Segmentation ist eine Aufgabe im Bereich der Computer Vision, die darauf abzielt, einzelne Objekte in einem Bild zu identifizieren und deren Grenzen zu trennen, während jedem Objekt ein eindeutiges Label zugewiesen wird. Das Ziel besteht darin, eine Segmentierungskarte auf Pixelbasis zu erstellen, sodass jedes Pixel des Bildes präzise einem spezifischen Objekt zugeordnet wird. Dies ermöglicht eine genaue Lokalisierung und Differenzierung mehrerer Objekte in komplexen Szenen. Diese Technologie hat erheblichen Wert für Anwendungen wie autonomes Fahren, medizinische Bildanalyse und robotergestützte Vision.
ADE20K val
OneFormer (DiNAT-L, single-scale)
ARMBench
RISE (VIT-B)
BDD100K val
Mask Transfiner
Box-IS
Cityscapes test
PolyTransform
Cityscapes val
OpenSeeD( SwinL, single-scale)
COCO 2017 val
SparK (ConvNeXt V1-B Mask R-CNN)
COCO
ColorMAE-Green-ViTB-1600
COCO minival
Co-DETR
coco minval
R3-CNN (ResNet-50-FPN, GC-Net)
COCO-N Medium
Mask R-CNN ResNet-50 FPN
COCO test-dev
Co-DETR
COCO val (panoptic labels)
COCO val2017
MogaNet-S (256x192)
iSAID
iShape
KINS
BCNet
LDD
Leaf Segmentation Challenge
LeafMask
LVIS v1.0 test-dev
LVIS v1.0 val
Co-DETR (single-scale)
nuScenes
TraDeS
NYU Depth v2
SGPN-CNN
NYUDv2-IS
Occluded COCO
OoDIS
PartNet
Separated COCO
Swin-B + Cascade Mask R-CNN (tri-layer modelling)
SUN-RGBD-IS
IAM + SOLQ
TBBR
TexBiG 2022 test
VSR (Vison, Semantics and Relation Model)
TexBiG 2023 test
UAVBillboards
YOLOv8-X
UFBA-425
BB-UNet
UIIS
WaterMask RCNN