Panoptic Segmentation
Panoptische Segmentierung ist eine Aufgabe im Bereich der Computer Vision, die das Ziel verfolgt, semantische Segmentierung und instanzbasierte Segmentierung zu kombinieren, um ein umfassendes Verständnis einer Szene zu erzeugen. Ihr Hauptziel besteht darin, ein Bild in Teile oder Bereiche mit semantischem Gehalt zu segmentieren und darin einzelne Objektinstanzen zu erkennen und voneinander abzugrenzen. Jedes Pixel erhält eine semantische Bezeichnung, und Pixel, die zu "Thing"-Klassen (wie zählbaren Objektinstanzen) gehören, erhalten eine eindeutige Instanz-ID.
ADE20K
MasQCLIP
ADE20K val
OneFormer (DiNAT-L, single-scale, 1280x1280, COCO-Pretrain)
Cityscapes test
OneFormer (ConvNeXt-L, single-scale, Mapillary Vistas-Pretrained)
Cityscapes val
Panoptic FCN* (Swin-L, Cityscapes-fine)
COCO minival
OpenSeeD (SwinL, single-scale)
COCO panoptic
VAN-B6*
COCO test-dev
Mask DINO (single scale)
DALES
SuperCluster
Hypersim
Indian Driving Dataset
EfficientPS
KITTI-360
KITTI Panoptic Segmentation
EfficientPS
LaRS
Mask2Former (Swin-B)
Mapillary val
OneFormer (DiNAT-L, single-scale)
MUSES: MUlti-SEnsor Semantic perception dataset
NYU Depth v2
PanNuke
LKCell
Panoptic nuScenes test
(AF)2-S3Net + CenterPoint
Panoptic nuScenes val
PASTIS
Exchanger+Mask2Former
PASTIS-R
Early Fusion
S3DIS
S3DIS Area5
ScanNet
OneFormer3D
ScanNetV2
OneFormer3D
SemanticKITTI
P3Former
SUN-RGBD