Fugu-MT 論文翻訳(概要): 3rd Place Solution for PVUW Challenge 2024: Video Panoptic Segmentation

論文の概要: 3rd Place Solution for PVUW Challenge 2024: Video Panoptic Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04002v1
Date: Thu, 6 Jun 2024 12:22:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-07 15:10:00.857551
Title: 3rd Place Solution for PVUW Challenge 2024: Video Panoptic Segmentation
Title（参考訳）: PVUWチャレンジ2024の3位:ビデオパノプティカルセグメンテーション
Authors: Ruipu Wu, Jifei Che, Han Li, Chengjing Wu, Ting Liu, Luoqi Liu,
Abstract要約: 追加の手法によって補足されたクエリワイドアンサンブルを中心にした包括的アプローチを導入する。提案手法はVIPSegテストセットのVPQスコア57.01を達成し,第3回Pixelレベルビデオ理解チャレンジのVPSトラックで3位にランクインした。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.071113992267826
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Video panoptic segmentation is an advanced task that extends panoptic segmentation by applying its concept to video sequences. In the hope of addressing the challenge of video panoptic segmentation in diverse conditions, We utilize DVIS++ as our baseline model and enhance it by introducing a comprehensive approach centered on the query-wise ensemble, supplemented by additional techniques. Our proposed approach achieved a VPQ score of 57.01 on the VIPSeg test set, and ranked 3rd in the VPS track of the 3rd Pixel-level Video Understanding in the Wild Challenge.
Abstract（参考訳）: ビデオパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパノパ DVIS++をベースラインモデルとして利用し、追加の手法で補足されたクエリワイドアンサンブルを中心にした包括的アプローチを導入することにより、DVIS++をベースラインモデルとして活用する。提案手法はVIPSegテストセットのVPQスコア57.01を達成し,第3回Pixelレベルビデオ理解チャレンジのVPSトラックで3位にランクインした。

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