UVO挑战赛2022第一名解决方案
计算机视觉与模式识别
2022-10-19 v1
摘要
本文描述了我们在该挑战赛中所采用的方法。我们仍采用与上届冠军相同的两阶段方案，即先检测后分割。我们分别训练了更强大的检测器和分割器。此外，我们还基于师生框架和端到端基于transformer的目标检测，在测试集上进行了伪标签训练。该方法在第二届未识别视频物体（UVO）挑战赛中排名第一，在有限数据帧赛道、无限数据帧赛道和视频赛道中分别取得了46.8、64.7和32.2的AR@100。
引用
@article{arxiv.2210.09629,
title = {1st Place Solutions for the UVO Challenge 2022},
author = {Jiajun Zhang and Boyu Chen and Zhilong Ji and Jinfeng Bai and Zonghai Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.09629},
year = {2022}
}