CVPR 2024 视频场景解析挑战赛第一名方案详解

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨Biao Wu等  来源丨AI生成未来 编辑丨极市平台 极市导读   本方法在开发测试和最终测试中分别获得了63.71%和67.83%的mIoU分数。在CVPR 2024的野外挑战赛中获得了视频场景解析的第一名。   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 像素级场景理解是计算机视觉的基础问题之一，旨在识别给定图像中每个像素的对象类、mask和语义。与图像场景解析相比，视频场景解析引入了时间信息，可以有效提高预测的一致性和准确性，因为现实世界实际上是基于视频的，而不是静态的。 本文采用基于不可靠伪标签的半监督视频语义分割方法。然后，将教师网络模型与学生网络模型集成，生成伪标签并对学生网络进行再训练。本方法在开发测试和最终测试中分别获得了 63.71%和67.83%的mIoU分数 。 在CVPR 2024的野外挑战赛中获 ………………………………