ICCV2021 VIPriors 实例分割挑战赛亚军方案
计算机视觉与模式识别
2021-12-03 v1
摘要
面向数据高效计算机视觉的视觉归纳先验（VIPriors）挑战赛要求参赛者在数据匮乏设定下从零训练模型。本文介绍我们提交至 ICCV2021 VIPriors 实例分割挑战赛的技术细节。首先，我们设计了一种有效的数据增强方法以改善数据匮乏问题。其次，我们进行若干实验以选取合适模型并针对该任务作出改进。第三，我们提出了一种可提升性能的有效训练策略。实验结果表明，我们的方法在测试集上取得了具竞争力的结果。依据竞赛规则，我们未使用任何外部图像或视频数据及预训练权重。上述实现细节于第 2 节与第 3 节描述。最终，我们的方法在 ICCV2021 VIPriors 实例分割挑战赛测试集上取得 40.2\%[email protected]:0.95。
引用
@article{arxiv.2112.01072,
title = {The Second Place Solution for ICCV2021 VIPriors Instance Segmentation Challenge},
author = {Bo Yan and Fengliang Qi and Leilei Cao and Hongbin Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.01072},
year = {2021}
}