Cityscapes
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A Benchmark for the: Robustness of Object Detection Models to Image Corruptions and Distortions
To allow fair comparison of robustness enhancing methods all models have to use a standard ResNet50 backbone because performance strongly scales with backbone capacity. If requested an unrestricted category can be added later.
Benchmark Homepage: https://github.com/bethgelab/robust-detection-benchmark
Metrics:
mPC [AP]: Mean Performance under Corruption [measured in AP]
rPC [%]: Relative Performance under Corruption [measured in %]
Test sets: Coco: val 2017; Pascal VOC: test 2007; Cityscapes: val;
<span style="color:grey; opacity: 0.6">( Image credit: Benchmarking Robustness in Object Detection )</span>
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출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.