VSPW 2021 挑战赛第五名方案
计算机视觉与模式识别
2021-12-14 v1
摘要
本文中，我们介绍了在 VSPW 2021 挑战赛中使用的方案。我们的实验基于两个基线模型 Swin Transformer 与 MaskFormer。为进一步提升性能，我们采用了随机权重平均技术并设计了分层集成策略。在不使用任何外部语义分割数据集的情况下，我们的方案在私有排行榜上排名第五。此外，我们进行了一些有趣的尝试来解决长尾识别与过拟合问题，在验证子集上取得了提升。可能由于分布差异，这些尝试在测试子集上未起作用。我们也将介绍这些尝试，希望能启发其他研究者。
引用
@article{arxiv.2112.06379,
title = {5th Place Solution for VSPW 2021 Challenge},
author = {Jiafan Zhuang and Yixin Zhang and Xinyu Hu and Junjie Li and Zilei Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.06379},
year = {2021}
}
备注
Presented in ICCV'21 Workshop