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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
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