COCO-OOC

该数据集是一个大规模的数据集，旨在评估在COCO图像中添加了不符合上下文（OOC）的对象实例后的OOC检测效果。它包含了三种违反共现关系和大小限制的OOC类型。该数据集规模达到了106,036张图像，任务涵盖了目标检测和上下文分析。

This large-scale dataset is developed to evaluate the performance of out-of-context (OOC) object detection on COCO images augmented with out-of-context object instances. It includes three types of OOC violations that violate object co-occurrence relationships and size constraints. The dataset contains 106,036 images in total, and the covered tasks span object detection and context analysis.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

COCO-OOC是一个大规模数据集，包含106,036张图像，用于评估在COCO图像中添加不符合上下文（OOC）对象实例后的检测效果。它涉及三种违反共现关系和大小限制的OOC类型，主要任务包括目标检测和上下文分析，旨在提升模型在复杂场景中的识别能力。