CVPR 2022 Open Access Repository

Optimal Correction Cost for Object Detection Evaluation Abstract Mean Average Precision (mAP) is the primary evaluation measure for object detection. Although object detection has a broad range of applications, mAP evaluates detectors in terms of the performance of ranked instance retrieval. Such the assumption for the evaluation task does not suit some downstream tasks. To alleviate the gap between downstream tasks and the evaluation scenario, we propose Optimal Correction Cost (OC-cost), whi

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@allowfirm @yp_genzitsu CVF公式の論文ページ( t.co/6r7Ph3IgPi )の [supp] にある「Supplementary Material」に、Pythonのソースコードも収録されているため、まずはそちらで実際に動かせそうです。

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