التمييز الشامل
التمييز البانورامي هو مهمة في مجال رؤية الحاسوب تهدف إلى دمج التمييز الدلالي والتمييز النسبي لتقديم فهم شامل للمشهد. هدفها هو تقسيم الصورة إلى أجزاء أو مناطق ذات معنى دلالي وكشف وتفرقة الأشياء الفردية داخل هذه المناطق. يتم تعيين كل بكسل بعلامة دلالية، وتحصل البكسلات التي تنتمي إلى فئات "الأشياء" (مثل الأشياء القابلة للعد) على معرف نسبي فريد.
COCO test-dev
Mask DINO (single scale)
Cityscapes val
Panoptic FCN* (Swin-L, Cityscapes-fine)
COCO minival
OpenSeeD (SwinL, single-scale)
ADE20K val
DiNAT-L (Mask2Former, 640x640)
Mapillary val
OneFormer (DiNAT-L, single-scale)
Cityscapes test
EfficientPS
LaRS
Mask2Former (Swin-B)
ScanNetV2
OneFormer3D
S3DIS Area5
Indian Driving Dataset
EfficientPS
PanNuke
LKCell
ScanNet
OneFormer3D
KITTI Panoptic Segmentation
EfficientPS
PASTIS
Exchanger+Mask2Former
SemanticKITTI
P3Former
NYU Depth v2
COCO panoptic
VAN-B6*
MUSES: MUlti-SEnsor Semantic perception dataset
PASTIS-R
Early Fusion
DALES
SuperCluster
Panoptic nuScenes val
ADE20K
MasQCLIP
SUN-RGBD
S3DIS
KITTI-360
Hypersim
Panoptic nuScenes test
(AF)2-S3Net + CenterPoint