LSVOS挑战第三名报告：基于SAM2和Cutie的视频目标分割
计算机视觉与模式识别
2024-08-22 v2 信息检索
摘要
视频目标分割（VOS）面临若干挑战，包括目标遮挡与碎片化、目标的消失与重新出现，以及在拥挤场景中跟踪特定目标。在本工作中，我们结合了最先进模型SAM2和Cutie的优势来应对这些挑战。此外，我们探讨了各种超参数对视频实例分割性能的影响。我们的方法在LSVOS挑战VOS赛道的测试阶段取得了0.7952的J&F分数，总体排名第三。
引用
@article{arxiv.2408.10469,
title = {LSVOS Challenge 3rd Place Report: SAM2 and Cutie based VOS},
author = {Xinyu Liu and Jing Zhang and Kexin Zhang and Xu Liu and Lingling Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.10469},
year = {2024}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2406.03668