Dataset관련

주로사용되는 Dataset

PASCAL VOC 2012

• 구성
  • training : 1464
  • validation : 1449
  • test set : 1456
  • classis : 21 (20 objects, 1 background)
• 주로 Augmented set을 사용한다. → 10,582 images 🤔
  • SBD (Semantic Boundaries Dataset) → Boundary정보를 제공함
• 겹치는 Object가 있음 → PASCAL-CONTEXT사용
  • pixel-level annotation되어있음

COCO 2014

• 구성
  • training : 82,081
  • validation : 40,137
  • classes : 81 (80 objects, 1 background)
• label이 서로 겹치는 문제가 있음
  • COCO-Stuff를 사용 (EPS)
    • label이 겹치지 않음

Metirc

• PASCAL VOC 2012의 경우 제공되는 evaluator server가 있음

Segmentation model평가

• 주로 DeeppLab을 사용함
• mIoU를 사용함

Pseudo-mask 평가

• SBD에서 PASCAL VOC 2012에 대한 boundary annotation을 제공함
• Laplacian Edge Detector를 통해 Boundary를 뽑음 (클래스는 무시)
  • Recall, Precision, F1-score로 평가함

CAM to Psuedo-GT