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#572
summarized by : QIUYUE
どんな論文か？
大規模Instance SegmentationデータセットLVISの提案．LVISが164k画像，1000＋entry-level物体カテゴリ，2.2M＋のセマンティックマスクから構成される．LVISがInstance Segmentationや物体検出，更に，画像中のカテゴリ数の分布はLong-tailedで，Low-shot detection taskのためのデータセットとしても使える
新規性
大規模なInstance Segmentationデータセットの提案．LVISの分布がLong-tailedで，大量なカテゴリに対しInstance数が少ない．このようなところから現在流行っているLow-shot Learningのために用いられる．
結果
MS COCOやOpen Imagesなどと比べ，LVISデータセットは比較的にLong-tailed. MS COCOとADE20Kと比べ，マスクアノテーションの質が高い．Mask R-CNNがMS COCOとLVISデータセットにおいて同レベルなbox APとmask APを得られた．
その他（なぜ通ったか？等）
FAIR, Ross Girshickが参加して開発したデータセット. Low-shot learningをベンチマークできる
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