論文の概要: 3rd Place Solution for PVUW2023 VSS Track: A Large Model for Semantic
Segmentation on VSPW
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02291v1
- Date: Sun, 4 Jun 2023 07:50:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-06 18:47:17.680918
- Title: 3rd Place Solution for PVUW2023 VSS Track: A Large Model for Semantic
Segmentation on VSPW
- Title（参考訳）: pvuw2023vssトラックの3位解法:vspwにおける意味セグメンテーションのための大規模モデル
- Authors: Shijie Chang, Zeqi Hao, Ben Kang, Xiaoqi Zhao, Jiawen Zhu, Zhenyu
Chen, Lihe Zhang, Lu Zhang, Huchuan Lu
- Abstract要約: 本稿では,PVUW2023 VSSトラックの3位解について紹介する。
ビデオセマンティックセグメンテーションの課題を解決するために,様々な画像レベルの視覚的バックボーンとセグメンテーションヘッドを探索した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.56017675820897
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we introduce 3rd place solution for PVUW2023 VSS track.
Semantic segmentation is a fundamental task in computer vision with numerous
real-world applications. We have explored various image-level visual backbones
and segmentation heads to tackle the problem of video semantic segmentation.
Through our experimentation, we find that InternImage-H as the backbone and
Mask2former as the segmentation head achieves the best performance. In
addition, we explore two post-precessing methods: CascadePSP and Segment
Anything Model (SAM). Ultimately, our approach obtains 62.60\% and 64.84\% mIoU
on the VSPW test set1 and final test set, respectively, securing the third
position in the PVUW2023 VSS track.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,PVUW2023 VSSトラックの3位解を提案する。
セマンティックセグメンテーション(Semantic segmentation)は、コンピュータビジョンにおける多くの実世界応用の基本課題である。
映像意味セグメンテーションの問題に取り組むため,様々な画像レベルの視覚バックボーンとセグメンテーションヘッドを調査した。
実験の結果,InternImage-Hがバックボーン,Mask2formerがセグメンテーションヘッドが最高の性能を発揮することがわかった。
さらに,CascadePSPとSegment Anything Model (SAM)の2つのポストプレシューティング手法について検討する。
最終的に、VSPWテストセット1と最終テストセットの62.60\%と64.84\% mIoUをそれぞれ取得し、PVUW2023 VSSトラックの第3位を確保した。
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