LSVOS挑战报告：大规模复杂长视频目标分割
计算机视觉与模式识别
2024-09-10 v1
摘要
尽管当前视频分割模型在现有基准上表现出良好的性能，但这些模型在处理复杂场景时仍然面临困难。本文介绍了与ECCV 2024研讨会联合举办的第六届大规模视频目标分割（LSVOS）挑战赛。今年的挑战赛包含两项任务：视频目标分割（VOS）和指代视频目标分割（RVOS）。今年，我们用最新的数据集MOSE、LVOS和MeViS取代了经典的YouTube-VOS和YouTube-RVOS基准，以评估在更具挑战性的复杂环境下的VOS性能。今年的挑战赛吸引了来自8个以上国家、20多个机构的129支注册团队。本报告包括挑战赛和数据集介绍，以及两个赛道中排名前7的团队所使用的方法。更多详情可访问我们的主页https://lsvos.github.io/。
引用
@article{arxiv.2409.05847,
title = {LSVOS Challenge Report: Large-scale Complex and Long Video Object Segmentation},
author = {Henghui Ding and Lingyi Hong and Chang Liu and Ning Xu and Linjie Yang and Yuchen Fan and Deshui Miao and Yameng Gu and Xin Li and Zhenyu He and Yaowei Wang and Ming-Hsuan Yang and Jinming Chai and Qin Ma and Junpei Zhang and Licheng Jiao and Fang Liu and Xinyu Liu and Jing Zhang and Kexin Zhang and Xu Liu and LingLing Li and Hao Fang and Feiyu Pan and Xiankai Lu and Wei Zhang and Runmin Cong and Tuyen Tran and Bin Cao and Yisi Zhang and Hanyi Wang and Xingjian He and Jing Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.05847},
year = {2024}
}
备注
ECCV 2024 LSVOS Challenge Report: https://lsvos.github.io/