インスタンスセグメンテーション
インスタンスセグメンテーションは、コンピュータビジョンの分野におけるタスクの一つで、画像内の個々の物体を識別し、それぞれの物体の境界を分離しながら、各物体に一意のラベルを割り当てる技術です。その目的は、画像の各ピクセルが特定の物体インスタンスに正確に属していることを確認するピクセルレベルのセグメンテーションマップを生成することです。これにより、複雑なシーンにおいて複数の物体を精密に位置特定し、区別することが可能になります。この技術は、自動運転、医療画像解析、ロボットビジョンなどの応用分野で重要な価値を持っています。
COCO test-dev
Co-DETR
COCO minival
Co-DETR
LVIS v1.0 val
Eff-B7 NAS-FPN (1280, Copy-Paste pre-training))
Cityscapes val
Mask2Former (Swin-L, single-scale)
ADE20K val
OneFormer (DiNAT-L, single-scale)
Cityscapes test
PolyTransform
ARMBench
RISE (VIT-B)
Occluded COCO
Separated COCO
Swin-B + Cascade Mask R-CNN (tri-layer modelling)
iSAID
TBBR
BDD100K val
Mask Transfiner
COCO 2017 val
SparK (ConvNeXt V1-B Mask R-CNN)
COCO val (panoptic labels)
OoDIS
NYUDv2-IS
SUN-RGBD-IS
IAM + SOLQ
UIIS
WaterMask RCNN
Box-IS
COCO
ColorMAE-Green-ViTB-1600
coco minval
R3-CNN (ResNet-50-FPN, GC-Net)
COCO-N Medium
Mask R-CNN ResNet-50 FPN
COCO val2017
MogaNet-S (256x192)
iShape
KINS
BCNet
LDD
Leaf Segmentation Challenge
LeafMask
LVIS v1.0 test-dev
nuScenes
TraDeS
NYU Depth v2
SGPN-CNN
PartNet
TexBiG 2022 test
VSR (Vison, Semantics and Relation Model)
TexBiG 2023 test
UAVBillboards
YOLOv8-X
UFBA-425
BB-UNet