ECCV 2010统计

ECCV 2010 paper statistics


Thematic area # submitted % over submitted # accepted % over accepted
Object and Scene Recognition19216.4%6620.5%
Segmentation and Grouping12911.0%288.7%
Face, Gesture, Biometrics12510.6%329.9%
Motion and Tracking11910.1%278.4%
Statistical Models and Visual Learning1018.6%309.3%
Matching, Registration, Alignment907.7%216.5%
Computational Imaging746.3%247.5%
Multi-view Geometry675.7%247.5%
Image Features665.6%175.3%
Video and Event Characterization625.3%144.3%
Shape Representation and Recognition484.1%185.6%
Stereo383.2%30.9%
Reflectance, Illumination, Color373.2%134.0%
Medical Image Analysis262.2%51.6%
Total 1174 322
### ECCV 2020 实例分割错误分析工具 对于ECCV 2020中的实例分割问题,TIDE (Toolbox for Identifying Object Detection Errors) 是一个通用的工具箱,旨在帮助识别物体检测中的各种类型的错误[^2]。尽管最初是针对一般对象检测设计的,这个工具同样适用于实例分割任务。 #### 使用 TIDE 进行实例分割错误分析 TIDE 提供了一套全面的功能来评估和理解模型性能: - **定义错误类型**:通过细致划分不同种类的预测失败情况,如定位偏差、类别混淆等,使得开发者可以更精准地了解模型的具体弱点所在[^3]。 - **计算 mAP 和其他指标**:支持多种评价标准,不仅限于传统的平均精度均值(mAP),还包括边界框重叠度(IOU)等多个维度的数据统计,从而提供更加丰富的反馈信息给研究者们去优化算法[^4]。 - **可视化功能**:内置有强大的图像展示模块,可以直接查看每一张测试图片上的真值与预测结果对比图,并高亮显示差异部分;这对于调试复杂场景下的漏检或多检现象特别有用。 为了更好地处理实例分割特有的挑战——即不仅要考虑位置准确性还要关注形状一致性——可以在上述基础上进一步扩展或定制化配置文件以适应具体需求。例如引入 ESE-Seg 中提出的内圆心半径形状签名概念作为额外特征输入之一,增强对目标形态变化敏感性的捕捉能力[^1]。 ```python from tidecv import TIDETest, TIDEVal # 初始化并加载数据集 tide_test = TIDETest() tide_val = TIDEVal() # 加载预测结果与真实标签 predictions = load_predictions('path/to/predictions') ground_truths = load_groundtruths('path/to/annotations') # 执行评估流程 results = tide_val.evaluate(predictions=predictions, ground_truth=ground_truths) # 输出报告 print(results.get_report()) ```
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