Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Scene Change Detection

11 평가 기록 6 datasets

Scene change detection (SCD) refers to the task of localizing changes and identifying change-categories given two scenes. A scene can be either an RGB (+D) image or a 3D reconstruction (point cloud). If the scene is an image, SCD is a form of pixel-level prediction because each pixel in the image is classified according to a category. On the other hand, if the scene is point cloud, SCD is a form of point-level prediction because each point in the cloud is classified according to a category.

Some example benchmarks for this task are VL-CMU-CD, PCD, and CD2014. Recently, more complicated benchmarks such as ChangeSim, HDMap, and Mallscape are released.

Models are usually evaluated with the Mean Intersection-Over-Union (Mean IoU), Pixel Accuracy, or F1 metrics.

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벤치마크

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

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
C-3PO
Category mIoU: 27.8
논문 코드
PCD
C-3PO (VGG-16)
F1-score: 0.830
논문 코드
Robust-Scene-Change-Detection (Diff-View Augmentation)
F1-score: 0.784
논문 코드
C-3PO (VGG-16)
F1-score: 0.800
논문 코드
GeSCF (zero-shot)
F1 score: 58.2
논문 코드
Demo_SCD
OMQ: 0.02avg_pairwise: 0.45avg_label: 0.62avg_spatial: 0.23
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데이터셋

6개

논문

라이브러리

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