In this section, we conduct experiments on COCO 2017, a common benchmark for object detection and instance segmentation which contains \(\sim \) 118K images for the training set and \(\sim \) 5K images for the validation set. Following common practice [1]}, [2]}, we experiment with two detection frameworks: RetinaNet [3]} and Mask R-CNN [4]}. We measure model performance by Average Precision (AP).

В этом разделе мы проводим эксперименты на наборе данных COCO 2017, распространенной платформе для обнаружения объектов и сегментации экземпляров, который содержит примерно 118 тыс. изображений для обучающего набора и примерно 5 тыс. изображений для набора валидации. Следуя общепринятой практике, мы экспериментируем с двумя фреймворками обнаружения: RetinaNet и Mask R-CNN. Мы измеряем производительность модели с помощью средней точности (Average Precision, AP).