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3D-COCO：用于图像检测和 3D 重建模块的 MS-COCO 数据集扩展
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过检查COCO（2017版本）中的掩膜，发现错误并开发了COCO-ReM数据集，该数据集具有更清晰、质量更好的掩膜。评估了50个目标检测器，发现在COCO-ReM上得分更高的模型预测效果更好，训练模型收敛更快，得分更高，强调了数据质量对目标检测器的重要性。建议未来的目标检测研究使用COCO-ReM数据集。
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关键要点
- 通过检查COCO（2017版本）中的掩膜，发现了不同类型的错误。
- 开发了COCO-ReM数据集，具有更清晰、质量更好的掩膜。
- 评估了50个目标检测器，发现COCO-ReM上得分更高的模型预测效果更好。
- 使用COCO-ReM训练的模型收敛更快，得分更高。
- 强调了数据质量对目标检测器的重要性。
- 建议未来的目标检测研究使用COCO-ReM数据集。
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