德国曼海姆大学 发布 SEMSEGBENCH & DETECBENCH 数据集, 应用在 计算机视觉、模型评估 领域

德国曼海姆大学 本次发布的数据集 SEMSEGBENCH & DETECBENCH, SEMSEGBENCH和DETECBENCH是针对语义分割和目标检测模型可靠性和泛化能力的基准测试工具。它们评估了76个分割模型在四个数据集上的表现以及61个目标检测器在两个数据集上的表现，评估了它们在各种对抗性攻击和常见干扰下的性能。这些基准测试工具是开源的，并提供了一个全面的评估资源，旨在促进未来对模型可靠性的研究。

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