CVPR 2024 WeatherProof 数据集挑战技术报告: 针对paired real数据的语义分割
计算机视觉与模式识别
2024-07-03 v1
摘要
本技术报告介绍了在CVPR'24 UG2 WeatherProof数据集挑战中获得第二名的实现细节。该挑战旨在对来自世界各地的不同程度天气退化图像进行语义分割。我们通过引入预训练的大规模视觉基础模型InternImage,并使用不同噪声水平的图像进行训练来解决该问题。此外,我们在训练过程中未使用额外数据集,并在最终测试阶段采用dense-CRF进行后处理。结果我们以45.1 mIOU的成绩获得了该挑战第二名,且提交次数少于其他获胜者。
引用
@article{arxiv.2407.01579,
title = {Technical Report for CVPR 2024 WeatherProof Dataset Challenge: Semantic Segmentation on Paired Real Data},
author = {Guojin Cao and Jiaxu Li and Jia He and Ying Min and Yunhao Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.01579},
year = {2024}
}