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Image Segmentation

태스크의 하위 분류와 논문·코드·평가·기법·데이터셋을 탐색하세요.

전체 기법전체 데이터셋
하위 태스크
1
평가표
13
보존된 평가 기록
34

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.

평가 결과

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

CAMO-FS

원본 태스크: 2D Semantic Segmentation / Image Segmentation / Few-shot Instance Segmentation

평가 기록 15건

PMD

원본 태스크: 2D Semantic Segmentation / Image Segmentation

평가 기록 5건

MAS3K

원본 태스크: 2D Semantic Segmentation / Image Segmentation

평가 기록 4건

Pascal Panoptic Parts

원본 태스크: 2D Semantic Segmentation / Image Segmentation

평가 기록 4건

RMAS

원본 태스크: 2D Semantic Segmentation / Image Segmentation

평가 기록 4건

PASCAL VOC

원본 태스크: 2D Semantic Segmentation / Image Segmentation

평가 기록 3건

HuTu 80

원본 태스크: 2D Semantic Segmentation / Image Segmentation

평가 기록 2건

MARIDA

원본 태스크: 2D Semantic Segmentation / Image Segmentation

평가 기록 2건

COCO val2017

원본 태스크: 2D Semantic Segmentation / Image Segmentation

평가 기록 1건

EVD4UAV

원본 태스크: 2D Semantic Segmentation / Image Segmentation

평가 기록 1건

ImageNet

원본 태스크: 2D Semantic Segmentation / Image Segmentation

평가 기록 1건

MSD Heart

원본 태스크: 2D Semantic Segmentation / Image Segmentation

평가 기록 1건

OxfordPets

원본 태스크: 2D Semantic Segmentation / Image Segmentation

평가 기록 1건

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