Panoptische Segmentierung
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 Bereiche oder Regionen mit semantischem Gehalt zu segmentieren und darin einzelne Objektinstanzen zu erkennen und voneinander abzugrenzen. Jedes Pixel erhält eine semantische Bezeichnung, und Pixel, die zu "Ding"-Klassen (wie zählbaren Objektinstanzen) gehören, erhalten eine eindeutige Instanz-ID.
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