ECCV 2024 BRAVO挑战第一名解答：评估视觉基础模型用于语义分割的鲁棒性
计算机视觉与模式识别
2024-10-10 v2 人工智能
机器学习
机器人学
摘要
在本报告中，我们呈现了ECCV 2024 BRAVO挑战的第一名解答，该挑战在Cityscapes上训练模型，并在多个分布外数据集上评估其鲁棒性。我们的解决方案利用视觉基础模型所学习到的强大表征，通过为DINOv2附加一个简单的分割解码器并对整个模型进行微调。该方法优于更复杂的现有方法，实现了挑战中的第一名。我们的代码已公开available at https://github.com/tue-mps/benchmark-vfm-ss。
引用
@article{arxiv.2409.17208,
title = {First Place Solution to the ECCV 2024 BRAVO Challenge: Evaluating Robustness of Vision Foundation Models for Semantic Segmentation},
author = {Tommie Kerssies and Daan de Geus and Gijs Dubbelman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.17208},
year = {2024}
}
备注
v2 fixes ECE and FPR@95, among other small changes. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2409.15107