COCO-C

该数据集是为了评估人体姿态估计模型的鲁棒性而设计，包含了多种损坏情况，如模糊、噪声和压缩等。在执行人体姿态估计任务时，该数据集能够对模型在不同损坏场景下的表现进行综合评估。

This dataset is developed to evaluate the robustness of human pose estimation models, and encompasses a range of common corruptions including blur, noise, compression, etc. When conducting human pose estimation tasks, this dataset enables comprehensive assessment of model performance under diverse corruption scenarios.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

COCO-C数据集专为评估人体姿态估计模型的鲁棒性而设计，包含模糊、噪声和压缩等多种损坏情况，用于综合测试模型在不同损坏场景下的表现。