本文转自『AI开发者』 稍有改动 作者 / 杨鲤萍，编译 / 昱良 最近，FAIR 开放了 LVIS，一个大规模细粒度词汇集标记数据集，该数据集针对超过 1000 类物体进行了约 200 万个高质量的实例分割标注，包含 164k 大小的图像。 LVIS 数据集概述 我们的目标就是通过设计和收集 LVIS，一个用于大规模词汇量对实例分割研究基准数据集来实现这一新的研究方向，并在最终完成 164k 大小的包含 1000 类物体的约 200 万个高质量的实力分割标注图像数据集。 图 1 示例注释。

长尾问题的强大单阶段基线 该项目为长尾分类（在ImageNet-LT，长尾CIFAR-10 / -100数据集下），检测和实例分割（在LVIS数据集下）提供了强大的单阶段基线。它也是NeurIPS 2020论文《的PyTorch实施，，提出了一种通用解决方案，以消除各种长尾识别任务的不良动量因果效应。这些代码分为三个文件夹： 支持对ImageNet-LT，长尾CIFAR-10 / CIFAR-100数据集进行长尾分类。 在基于mmdet V1.1的LVIS V0.5数据集上支持长尾对象检测和实