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Robust Object Detection

태스크의 하위 분류와 논문·코드·평가·기법·데이터셋을 탐색하세요.

하위 태스크
0
평가표
5
보존된 평가 기록
31

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>

평가 결과

데이터셋과 평가 조건을 선택해 성능·논문·코드를 비교하세요. 보존된 Papers with Code 기록으로, 최신 순위는 아닙니다.

Cityscapes

원본 태스크: Object Detection / Robust Object Detection

평가 기록 13건

DWD

원본 태스크: Object Detection / Robust Object Detection

평가 기록 12건

Cityscapes test

원본 태스크: Object Detection / Robust Object Detection

평가 기록 2건

PASCAL VOC 2007

원본 태스크: Object Detection / Robust Object Detection

평가 기록 2건

출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.