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Segmentation panoptique
La segmentation panoptique est une tâche dans le domaine de la vision par ordinateur qui vise à combiner la segmentation sémantique et la segmentation d'instances pour fournir une compréhension complète d'une scène. Son objectif est de segmenter une image en parties ou régions dotées d'un sens sémantique et de détecter et distinguer les objets individuels au sein de ces régions. Chaque pixel reçoit une étiquette sémantique, et les pixels appartenant aux classes de "choses" (comme les objets comptables) sont attribués un identifiant d'instance unique.
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