CVPR竞赛冠军方案：运动表达引导视频分割方法，代码及技术报告均已开源

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关注公众号，发现CV技术之美 在CVPR 2024 像素级视频理解（PVUW）挑战赛中，来自塔普智能（Tapall.ai）、南方科技大学、谢菲尔德大学、华威大学的研究团队在运动表达引导视频分割（MeViS）赛道上获得冠军。该团队提出的技术专为解析由自然语言表达引导的视频内容而设计，致力于提高视频分割的准确性和效率。 相关技术报告和代码 均已开源 。 竞赛及数据集：https://henghuiding.github.io/MeViS/ChallengeCVPR2024 技术报告：https://arxiv.org/pdf/2406.07043 代码：https://github.com/Tapall-AI/MeViS_Track_Solution_2024 技术动机与挑战 随着视频内容的复杂性日益增加，传统的视频分割技术难以准确识别和跟踪视频中的动态对象。特别是在长视频和复杂场景中，如何根据自然语言的描述来精确分割特定对象，一直是计算机视觉领域的一大挑战。此前的研究多聚焦于短视频或静态属性较 ………………………………