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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Video Semantic Segmentation

Scene Understanding › Video Semantic Segmentation 28 평가 기록 6 datasets

The goal of video semantic segmentation is to assign a predefined class to each pixel in all frames of a video. This requires the model not only to predict accurate segmentation masks but also to ensure that these masks remain temporally consistent across frames. This task has broad applications in areas such as autonomous driving, medical video analysis, and AR/VR.

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
TMANet-50
mIoU: 80.3
논문 코드
TMANet-50
Mean IoU: 76.5
논문 코드
DVIS++(VIT-L)
mIoU: 63.8
논문 코드
WaSR-T (ResNet-101)
F1: 62.1μ: 71.1mIoU: 96.7Q: 60.1
논문 코드
MVNet(DeepLabV3)
mIoU: 54.52
논문 코드
CALF (Cioppa et al.)
mIoU: 47.3
논문 코드

데이터셋

6개
Cityscapes valCamVidVSPWLaRSMultispectral Video Semantic SegmentationSoccerNet-v2

논문

라이브러리

Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.

github.com/Burf/tfdetection 2 논문
github.com/JanMarcelKezmann/TensorFlow-Advanced-Segmentation-Models 2 논문
github.com/Lxrd-AJ/Advanced_ML 2 논문
github.com/osmr/imgclsmob 2 논문
github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg 2 논문
github.com/163GitHub/AI 1 논문
github.com/2023-MindSpore-1/ms-code-215/tree/main/PSPNet 1 논문
github.com/2023-MindSpore-1/ms-code-46 1 논문

하위 태스크

CS Camera shot segmentation 1 데이터셋 · 2 rows