PACO：常见物体的部件与属性数据集
计算机视觉与模式识别
2023-01-06 v1
摘要
物体模型正逐渐从仅预测类别标签发展为提供物体实例的详细描述。这激发了对超越传统物体掩码、提供更丰富标注（如部件掩码与属性）的大型数据集的需求。因此，我们引入 PACO：常见物体的部件与属性（Parts and Attributes of Common Objects）。它涵盖图像（LVIS）与视频（Ego4D）数据集上的 75 个物体类别、456 个物体-部件类别和 55 个属性。我们提供标注于 260K 个物体框上的 641K 个部件掩码，其中约一半还被详尽地标注了属性。我们设计了评估指标，并给出了该数据集上三项任务的基准结果：部件掩码分割、物体与部件属性预测以及零样本实例检测。数据集、模型和代码已在 https://github.com/facebookresearch/paco 开源。
引用
@article{arxiv.2301.01795,
title = {PACO: Parts and Attributes of Common Objects},
author = {Vignesh Ramanathan and Anmol Kalia and Vladan Petrovic and Yi Wen and Baixue Zheng and Baishan Guo and Rui Wang and Aaron Marquez and Rama Kovvuri and Abhishek Kadian and Amir Mousavi and Yiwen Song and Abhimanyu Dubey and Dhruv Mahajan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.01795},
year = {2023}
}