Panoptic Segmentation
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.
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