パノプティックセグメンテーション
パノプティックセグメンテーションは、コンピュータビジョンの分野におけるタスクで、セマンティックセグメンテーションとインスタンスセグメンテーションを組み合わせて、シーンの包括的な理解を提供することを目指しています。このタスクの目的は、画像を意味のある部分や領域に分割し、これらの領域内の個々のオブジェクトインスタンスを検出および区別することです。各ピクセルにはセマンティックラベルが割り当てられ、「もの」クラス(数えられるオブジェクトインスタンス)に属するピクセルには一意のインスタンスIDが与えられます。
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)
S3DIS Area5
ScanNetV2
OneFormer3D
Indian Driving Dataset
EfficientPS
KITTI Panoptic Segmentation
EfficientPS
PanNuke
LKCell
ScanNet
OneFormer3D
PASTIS
Exchanger+Mask2Former
COCO panoptic
VAN-B6*
MUSES: MUlti-SEnsor Semantic perception dataset
NYU Depth v2
SemanticKITTI
P3Former
ADE20K
MasQCLIP
DALES
SuperCluster
Hypersim
KITTI-360
Panoptic nuScenes val
Panoptic nuScenes test
(AF)2-S3Net + CenterPoint
PASTIS-R
Early Fusion
S3DIS
SUN-RGBD