ECCV'24｜OOOPS：零样本实现360度开放全景分割，已开源

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨晓飞的算法工程笔记 来源丨晓飞的算法工程笔记 编辑丨极市平台 极市导读   OOOPS模型结合RERP在OPS任务上超越了其他最先进的开放词汇语义分割方法，在三个人工全景数据集WildPASS、Stanford2D3D和Matterport3D上证明了其有效性，特别是在户外WildPASS上提升了+2.2%的性能，在室内Stanford2D3D上提升了+2.4%的mIoU。  >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 全景图像捕捉 360 °的视场（ FoV ），包含了对场景理解至关重要的全向空间信息。然而，获取足够的训练用密集标注全景图不仅成本高昂，而且在封闭词汇设置下训练模型时也受到应用限制。为了解决这个问题，论文定义了一个新任务，称为开放全景分割（ Open Panoramic Segmentation ， OPS ）。在该任务中，模型在源领域使用视场受限的针孔图像进行训练，而在目标领 ………………………………