Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Object Proposal Generation

Object Detection › Object Proposal Generation 4 평가 기록 2 datasets

Object proposal generation is a preprocessing technique that has been widely used in current object detection pipelines to guide the search of objects and avoid exhaustive sliding window search across images.

<span style="color:grey; opacity: 0.6">( Image credit: Multiscale Combinatorial Grouping for Image Segmentation and Object Proposal Generation )</span>

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode

PASCAL VOC 2012, 60 proposals per image

MDef-DETR

Average Recall: 0.9126

논문 코드

COCO (Common Objects in Context)

MDef-DETR (Off-the-shelf evaluation)

Average Recall: 0.6503

논문 코드

데이터셋

2개

PASCAL VOC 2012, 60 proposals per image COCO (Common Objects in Context)

논문

Class-agnostic Object Detection with Multi-modal Transformer

2111.11430 2021-11-22 이 페이지의 평가 2건

Average Recall: 0.9126

Recurrent Pixel Embedding for Instance Grouping

1712.08273 2017-12-22 이 페이지의 평가 1건

Average Recall: 0.814

Semantic Instance Segmentation via Deep Metric Learning

1703.10277 2017-03-30 이 페이지의 평가 1건

Average Recall: 0.667

라이브러리

Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.

github.com/mmaaz60/mvits_for_class_agnostic_od 1 논문

github.com/aimerykong/predictive-filter-flow 1 논문

github.com/aimerykong/Recurrent-Pixel-Embedding-for-Instance-Grouping 1 논문

github.com/alicranck/instance-seg 1 논문