Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Image Segmentation

2D Semantic Segmentation › Image Segmentation 49 평가 기록 14 datasets

Image Segmentation is a computer vision task that involves dividing an image into multiple segments or regions, each of which corresponds to a different object or part of an object. The goal of image segmentation is to assign a unique label or category to each pixel in the image, so that pixels with similar attributes are grouped together.

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벤치마크

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

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
FS-CDIS (M-RCNN+IMS 5-shot)
mask AP: 9.82
논문 코드
SAM2-UNet
MAE: 0.022IoU: 0.918F-measure: 0.957
논문 코드
PMD
SAM2-UNet
MAE: 0.027IoU: 0.728F-measure: 0.826
논문 코드
SAM2-UNet
S-measure: 0.903mIoU: 0.799E-measure: 0.943MAE: 0.021
논문 코드
HIPIE (ViT-H)
mIoUPartS: 63.8
논문 코드
MAS-SAM
S-measure: 0.865mIoU: 0.742E-measure: 0.948MAE: 0.021
논문 코드
OneNete,4-C
mIoU: 63.6
논문 코드
UNetR
Dice: 0.9843
논문 -
ResAttUNet
IoU: 0.67F1@M: 0.95
논문 코드
SynCo (ResNet-50) 200ep
mask AP: 35.4
논문 코드
yolov8x-seg
Detection: Full (mAP@0.5): 96.19
논문 코드
MobileOne-S0
GFLOPs: 0.275
논문 코드

데이터셋

14개

논문

라이브러리

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