Introduction:
CAMO-FS là tập dữ liệu phục vụ các bài toán nghiên cứu trên đối tượng ngụy trang, gồm có phân loại, phát hiện đối tượng, và phân đoạn thực thể. Tập dữ liệu kế thừa và phát triển từ tập dữ liệu CAMO++ (2022) và được tạo lập cấu trúc phục vụ hướng tiếp cận học với ít dữ liệu huấn luyện.
Một số hình ảnh và nhãn phân đoạn trong tập dữ liệu CAMO-FS.
Brief Statistic:
Tập dữ liệu được xây dựng gồm có các ảnh chứa thực thể ngụy trang và gán nhãn cho các bài toán theo chuẩn COCO JSON.
CAMO-FS chứa hơn 2,850 ảnh với hơn 3,342 thực thể ngụy trang, được phân bố vào 10 lớp tổng quát và 47 lớp ngữ nghĩa chi tiết.
How to download:
Tập dữ liệu có thể được truy cập và download tại đây.
Publication details:
@article{nguyen2023few,
title={Few-shot Camouflaged Animal Detection and Segmentation},
author={Nguyen, Thanh-Danh and Vu, Anh-Khoa Nguyen and Nguyen, Nhat-Duy and Nguyen, Vinh-Tiep and Ngo, Thanh Duc and Do, Thanh-Toan and Tran, Minh-Triet and Nguyen, Tam V},
journal={arXiv preprint arXiv:2304.07444},
year={2023}
}
Code to process data:
Mã nguồn để tiền xử lý và trực quan hóa dữ liệu có thể truy cập tại đây
Mã nguồn để thực thi toàn bộ mô hình được cập nhật tại đây.