Слияние кода завершено, страница обновится автоматически
@inproceedings{lin2014microsoft,
title={Microsoft coco: Common objects in context},
author={Lin, Tsung-Yi and Maire, Michael and Belongie, Serge and Hays, James and Perona, Pietro and Ramanan, Deva and Doll{\'a}r, Piotr and Zitnick, C Lawrence},
booktitle={European conference on computer vision},
pages={740--755},
year={2014},
organization={Springer}
}
@inproceedings{kang2019few,
title={Few-shot Object Detection via Feature Reweighting},
author={Kang, Bingyi and Liu, Zhuang and Wang, Xin and Yu, Fisher and Feng, Jiashi and Darrell, Trevor},
booktitle={ICCV},
year={2019}
}
The coco14/coco17 dataset can be downloaded from here.
In mmfewshot, coco14 is used as default setting, while coco17 is optional. Some methods (attention rpn) were proposed with coco17 data split, which is also evaluated in mmfewshot.
The data structure is as follows:
mmfewshot
├── mmfewshot
├── tools
├── configs
├── data
│ ├── coco
│ │ ├── annotations
│ │ ├── train2014
│ │ ├── val2014
│ │ ├── train2017 (optional)
│ │ ├── val2017 (optional)
In mmfewshot, we use the train/val/few shot split of coco14 released in TFA repo. The original data spilt can be found in here.
We provide a re-organized data split.
Please download coco.tar.gz
and unzip them into $MMFEWSHOT/data/few_shot_ann.
The final data structure is as follows:
mmfewshot
├── mmfewshot
├── tools
├── configs
├── data
│ ├── coco
│ │ ├── annotations
│ │ ├── train2014
│ │ ├── val2014
│ │ ├── train2017 (optional)
│ │ ├── val2017 (optional)
│ ├── few_shot_ann
│ │ ├── coco
│ │ │ ├── annotations
│ │ │ │ ├── train.json
│ │ │ │ ├── val.json
│ │ │ ├── attention_rpn_10shot (for coco17)
│ │ │ ├── benchmark_10shot
│ │ │ ├── benchmark_30shot
Вы можете оставить комментарий после Вход в систему
Неприемлемый контент может быть отображен здесь и не будет показан на странице. Вы можете проверить и изменить его с помощью соответствующей функции редактирования.
Если вы подтверждаете, что содержание не содержит непристойной лексики/перенаправления на рекламу/насилия/вульгарной порнографии/нарушений/пиратства/ложного/незначительного или незаконного контента, связанного с национальными законами и предписаниями, вы можете нажать «Отправить» для подачи апелляции, и мы обработаем ее как можно скорее.
Опубликовать ( 0 )