MAP: 31.66
Papers with Code · CC BY-SA 4.0
Open World Object Detection
Open World Object Detection is a computer vision problem where a model is tasked to: 1) identify objects that have not been introduced to it as `unknown', without explicit supervision to do so, and 2) incrementally learn these identified unknown categories without forgetting previously learned classes, when the corresponding labels are progressively received.
개요는 각 항목의 일부입니다. 위 탭에서 전체 기록을 페이지별로 탐색할 수 있습니다.
벤치마크
Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.
데이터셋
7개논문
MAP: 26.66
unknown-AP: 0.150unknown F1 score: 0.287
AR100: 39.7
AR100: 33.4
라이브러리
Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.