Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Scene Understanding

2D Semantic Segmentation › Scene Parsing › Scene Understanding 90 평가 기록 25 datasets

Scene understanding involves interpreting the visual information of a scene, including objects, their spatial relationships, and the overall layout. It goes beyond simple object recognition by considering the context and how objects relate to each other and the environment.

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벤치마크

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

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
TMANet-50
mIoU: 80.3
논문 코드
DMH-Net
3DIoU: 84.93Corner Error: 0.67Pixel Error: 1.93
논문 코드
Yu et. al [[Yu et al.2017a]]
R@100: 31.89R@50: 22.68
논문 -
DMH-Net
3DIoU: 85.48
논문 코드
Yu et. al [[Yu et al.2017a]]
R@100: 29.43R@50: 26.32
논문 -
Yu et. al [[Yu et al.2017a]]
R@100: 94.65R@50: 85.64
논문 -
TMANet-50
Mean IoU: 76.5
논문 코드
DVIS++(VIT-L)
mIoU: 63.8
논문 코드
WaSR-T (ResNet-101)
F1: 62.1μ: 71.1mIoU: 96.7Q: 60.1
논문 코드
ACRV Baseline
OMQ: 0.44avg_pairwise: 0.68avg_label: 1.0avg_spatial: 0.51
- -
DCTNet
mAP: 88.87%mIOU: 76.71%
논문 코드

데이터셋

25개

논문

라이브러리

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