Semantisk förståelse av visuella scener är en av datorseendets heliga graaler. Trots ansträngningar av gemenskapen i datainsamling, finns det fortfarande få bilddatauppsättningar som täcker ett brett spektrum av scener och objektkategorier med pixel-wise annotations för scen förståelse. I detta arbete presenterar vi en tätt annoterad datauppsättning ADE20K, som spänner olika annoteringar av scener, objekt, delar av objekt, och i vissa fall även delar av delar. Totalt finns det 25k bilder av de komplexa vardagsscener som innehåller en mängd olika objekt i sitt naturliga rumsliga sammanhang. I genomsnitt finns det 19,5 instanser och 10.5 objektklasser per bild. Baserat på ADE20K konstruerar vi riktmärken för scentolkning och instanssegmentering. Vi tillhandahåller basvärden för både referensvärden och nya toppmoderna modeller för öppen källkod. Vi utvärderar vidare effekten av synkroniserad batch normalisering och finner att en ganska stor batch storlek är avgörande för den semantiska segmentering prestanda. Vi visar att de nätverk som utbildats på ADE20K kan segmentera ett brett utbud av scener och föremål.
Mycket nyligen har ADE20K REF införts där en större variation av scener och föremål är kommenterade.
Semantic Understanding of Scenes Through the ADE20K Dataset
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}