Instance Segmentation
コンピュータビジョンは、機械が画像や動画を解釈し理解する技術です。この技術の目的は、人間の視覚システムを模倣することで複雑なシーンの自動認識と分析を達成することです。コンピュータビジョンは医療画像診断、自動運転、セキュリティ監視などの分野で広く応用され、効率性和正確性を大幅に向上させ、知能社会の発展に貢献しています。
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