| VLTSeg |
- Mean IoU (class)
- 86.4
|
Strong but simple: A Baseline for Domain Generalized Dense Perception by CLIP-based Transfer Learning
2023-12-04 |
코드 1 |
| MetaPrompt-SD |
- Mean IoU (class)
- 86.2
|
Harnessing Diffusion Models for Visual Perception with Meta Prompts
2023-12-22 |
코드 1 |
| InternImage-H |
- Mean IoU (class)
- 86.1%
|
InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions
2022-11-10 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| HS3-Fuse |
- Mean IoU (class)
- 85.8%
|
HS3: Learning with Proper Task Complexity in Hierarchically Supervised Semantic Segmentation
2021-11-03 |
연결 없음 |
| InverseForm |
- Mean IoU (class)
- 85.6%
|
InverseForm: A Loss Function for Structured Boundary-Aware Segmentation
2021-04-06 |
코드 1 |
| ViT-Adapter-L (Mask2Former, BEiT pretrain) |
- Mean IoU (class)
- 85.2%
|
Vision Transformer Adapter for Dense Predictions
2022-05-17 |
코드 1 · 코드 2 |
| SERNet-Former |
- Mean IoU (class)
- 84.83
|
SERNet-Former: Semantic Segmentation by Efficient Residual Network with Attention-Boosting Gates and Attention-Fusion Networks
2024-01-28 |
코드 1 · 코드 2 |
| Depth Anything |
- Mean IoU (class)
- 84.8%
|
Depth Anything: Unleashing the Power of Large-Scale Unlabeled Data
2024-01-19 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 |
| HRNetV2 + OCR + |
- Mean IoU (class)
- 84.5%
|
Segmentation Transformer: Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation
2019-09-24 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 |
| EfficientPS |
- Mean IoU (class)
- 84.21%
|
EfficientPS: Efficient Panoptic Segmentation
2020-04-05 |
코드 1 · 코드 2 |
| Panoptic-DeepLab |
- Mean IoU (class)
- 84.2%
|
Panoptic-DeepLab: A Simple, Strong, and Fast Baseline for Bottom-Up Panoptic Segmentation
2019-11-22 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 |
| HRNetV2 + OCR (w/ ASP) |
- Mean IoU (class)
- 83.7%
|
Segmentation Transformer: Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation
2019-09-24 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 |
| DCNAS(coarse + Mapillary) |
- Mean IoU (class)
- 83.6%
|
DCNAS: Densely Connected Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentation
2020-03-26 |
연결 없음 |
| Euclidean Frank-Wolfe CRFs (backbone: DeepLabv3+)(coarse) |
- Mean IoU (class)
- 83.6%
|
Regularized Frank-Wolfe for Dense CRFs: Generalizing Mean Field and Beyond
2021-10-27 |
코드 1 |
| GALDNet(+Mapillary)++ |
- Mean IoU (class)
- 83.3%
|
Global Aggregation then Local Distribution in Fully Convolutional Networks
2019-09-16 |
코드 1 · 코드 2 |
| ResNeSt200 (Mapillary) |
- Mean IoU (class)
- 83.3%
|
ResNeSt: Split-Attention Networks
2020-04-19 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34 · 코드 35 · 코드 36 |
| HANet (Height-driven Attention Networks by LGE A&B)(coarse) |
- Mean IoU (class)
- 83.2%
|
Cars Can't Fly up in the Sky: Improving Urban-Scene Segmentation via Height-driven Attention Networks
2020-03-11 |
코드 1 |
| kMaX-DeepLab (ConvNeXt-L, fine only) |
- Mean IoU (class)
- 83.2%
|
kMaX-DeepLab: k-means Mask Transformer
2022-07-08 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| SegFormer (MiT-B5, Mapillary) |
- Mean IoU (class)
- 83.1%
|
SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers
2021-05-31 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 |
| OCR (HRNetV2-W48, coarse) |
- Mean IoU (class)
- 83.0%
|
Segmentation Transformer: Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation
2019-09-24 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 |
| MRFM(coarse) |
- Mean IoU (class)
- 83.0%
|
Multi Receptive Field Network for Semantic Segmentation
2020-11-17 |
연결 없음 |
| DNL (coarse) |
- Mean IoU (class)
- 83%
|
Disentangled Non-Local Neural Networks
2020-06-11 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 |
| DRAN(ResNet-101) WITH ONLY FINE ANNOTATED DATA |
- Mean IoU (class)
- 82.9%
|
Scene Segmentation with Dual Relation-aware Attention Network
2020-08-05 |
코드 1 |
| Gated-SCNN |
- Mean IoU (class)
- 82.8%
|
Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation
2019-07-12 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| Dense Prediction Cell |
- Mean IoU (class)
- 82.7%
|
Searching for Efficient Multi-Scale Architectures for Dense Image Prediction
2018-09-11 |
코드 1 |
| CAA (ResNet-101) |
- Mean IoU (class)
- 82.6%
|
Channelized Axial Attention for Semantic Segmentation -- Considering Channel Relation within Spatial Attention for Semantic Segmentation
2021-01-19 |
코드 1 |
| OCR (ResNet-101, coarse) |
- Mean IoU (class)
- 82.4%
|
Segmentation Transformer: Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation
2019-09-24 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 |
| DDRNet-39 1.5x |
- Mean IoU (class)
- 82.4%
|
Deep Dual-resolution Networks for Real-time and Accurate Semantic Segmentation of Road Scenes
2021-01-15 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 |
| SSMA |
- Mean IoU (class)
- 82.3%
|
Self-Supervised Model Adaptation for Multimodal Semantic Segmentation
2018-08-11 |
코드 1 |
| Gated Fully Fusion |
- Mean IoU (class)
- 82.3%
|
GFF: Gated Fully Fusion for Semantic Segmentation
2019-04-03 |
코드 1 · 코드 2 |