Rank Number of wins Avg. score alarm clock backpack bag basket bathtub bed bin blanket blinds book books bookshelf bottle bowl box cabinet candle candlestick ceiling chair clock clothes coffee machine coffee table column computer container counter cup curtain desk dishwasher doll door door knob drawer dresser drying rack electrical outlet fan faucet faucet handle floor floor mat flower garbage bin headboard jar keyboard lamp light magazine microwave mirror monitor night stand ottoman oven paper paper towel person picture pillow pipe placemat plant plant pot plate printer refridgerator remote control sculpture shelves shoe sink sofa speaker stool stove stuffed animal table telephone television tissue box toilet towel toy tray vase wall wall decoration window
1 39 0.2461 0.00000 0.00000 0.05500 0.45100 0.46000 0.32800 0.00000 0.00000 0.48600 0.05900 0.48500 0.06700 0.14900 0.00000 0.06700 0.29500 0.00000 1.00000 0.33300 0.44900 0.00000 0.30000 0.27100 0.00000 0.11100 0.03600 1.00000 0.25600 0.15800 0.61100 0.15200 0.00000 0.00000 0.33800 0.11600 0.03700 0.27200 0.38900 0.00000 0.02500 0.05300 0.00000 0.70200 0.28800 0.33500 0.27000 1.00000 0.00000 0.25600 0.32600 0.06200 0.04700 0.24800 0.23500 0.31400 0.20900 0.00000 0.03800 0.47600 0.69700 1.00000 0.48600 0.66100 0.00000 0.44400 0.58300 0.00100 0.00000 0.29900 0.12300 0.15000 0.00000 0.10100 0.16300 0.35100 0.31700 0.00000 0.00300 0.18500 0.39800 0.29900 0.08600 0.49200 0.31300 0.26900 0.34200 0.02700 0.00000 0.07100 0.59800 0.35900 0.20600
Dan Banica, Cristian Sminchisescu: Parametric Proposals with Second-Order Pooling
2 32 0.2398 0.06900 0.04600 0.04400 0.10900 0.64200 0.53000 0.00000 0.08200 0.24500 0.02900 0.35200 0.06700 0.10000 0.02900 0.08400 0.25600 0.00000 1.00000 0.80500 0.29100 0.00000 0.22500 0.26200 0.00000 0.22000 0.06600 1.00000 0.44700 0.03600 0.32500 0.15700 0.33600 0.42500 0.42000 0.00000 0.00000 0.25400 0.00000 0.06900 0.06200 0.12700 0.00000 0.74600 0.52500 0.20200 0.16600 1.00000 0.10800 0.30000 0.22500 0.10600 0.13200 0.13000 0.25400 0.27300 0.32000 0.49100 0.08500 0.16300 0.56000 1.00000 0.34300 0.52300 0.00800 0.31200 0.09400 0.00400 0.04000 0.26100 0.30100 0.03100 0.00000 0.10500 0.18200 0.45800 0.26300 0.00300 0.00100 0.33200 0.16000 0.14200 0.00000 0.46100 0.12000 0.63200 0.28400 0.15100 0.02500 0.00700 0.51200 0.00000 0.31100
Saurabh Gupta, Pablo Arbelaez, Ross Girshick, Jitendra Malik: Semantic segmentation by superpixel classification
3 29 0.2131 0.00000 0.38900 0.02800 0.10500 0.65500 0.43600 0.00000 0.11200 0.43600 0.02000 0.23800 0.10400 0.11100 0.00000 0.00300 0.04700 0.00000 1.00000 0.85200 0.11400 0.00000 0.06700 0.03200 0.00000 0.23900 0.01700 1.00000 0.17400 0.08900 0.40000 0.05800 0.16100 0.00000 0.19100 0.00000 0.00000 0.34500 0.00000 0.00000 0.01200 0.13900 0.00000 0.79200 0.41400 0.23900 0.20100 1.00000 0.01400 0.00000 0.14900 0.15000 0.00000 0.30800 0.09800 0.04200 0.05200 0.48300 0.24800 0.14500 0.71200 1.00000 0.30600 0.58000 0.00000 0.00000 0.59800 0.03000 0.00000 0.11300 0.26500 0.00000 0.00000 0.09300 0.24800 0.42800 0.04400 0.11600 0.02000 0.24200 0.25000 0.02800 0.04200 0.57100 0.00800 0.70000 0.25000 0.23300 0.00000 0.00000 0.58100 0.00000 0.23400
Nathan Silberman, Derek Hoiem, Pushmeet Kohli, Rob Fergus: ECCV Support Inference
4 22 0.1752 0.00000 0.00000 0.06900 0.13100 0.14200 0.54800 0.00000 0.02400 0.14100 0.02000 0.17000 0.15600 0.24800 0.09700 0.11300 0.33300 0.00000 1.00000 0.71700 0.32800 0.00000 0.20500 0.12600 0.00000 0.01600 0.00200 1.00000 0.31600 0.05400 0.37900 0.13000 0.10900 0.00000 0.24400 0.00000 0.06900 0.16300 0.00000 0.00000 0.00000 0.12900 0.00000 0.69700 0.18600 0.07900 0.12400 1.00000 0.00800 0.00000 0.23300 0.10300 0.00000 0.05300 0.18000 0.10200 0.07400 0.00000 0.00900 0.20000 0.14500 1.00000 0.49400 0.53500 0.00000 0.00000 0.61300 0.01000 0.00100 0.12700 0.05200 0.00400 0.00000 0.15900 0.04000 0.24800 0.26500 0.00300 0.00000 0.10600 0.03300 0.16500 0.00200 0.28500 0.00300 0.35100 0.17600 0.03200 0.00000 0.01300 0.59700 0.10600 0.32400
RMRC team for Xiaofeng Ren, Liefeng Bo and Dieter Fox: RGB-(D) Scene Labeling: Features and Algorithms