Компьютерные науки > Комплектное видение и распознавание шаблонов [представлено 17 декабря 2024 (v1), последний пересмотренный вариант от 5 октября 2026 года (эта версия, v2)) Название: Open-World Panoptic Sception View PDF HTML (экспериментальное) резюме: Robots должны иметь возможность понять свое окружение для безопасного и надежного функционирования и взаимодействия с окружающей средой. Роботы, развернутые в неподготовленных сценариях реального мира, должны также иметь возможность справляться с новыми ситуациями и объектами, которые никогда раньше не были замечены. В этой статье мы занимаемся проблемой открытой паноптической сегментации, т.е. задачей выявления новых семантических категорий и новых объектов во время испытания при обеспечении согласованности между категориями, которые мы постепенно обнаруживаем. Мы представляем Con2MAV, общий метод открытой паноптической сегментации. Эксперименты по широкому кругу наборов данных, начиная от дорожных сцен и кончая подводной средой, подчеркивают ее впечатляющие возможности в области сегментации открытого мира и конкурентоспособность на известных классах. Мы откроем источники для осуществления нашего подхода после его принятия. Кроме того, мы предлагаем PANIC (Panoptic Anomalies in Context) в качестве ориентира для оценки задач сегментации открытого мира при автономных сценариях вождения. Этот набор данных, зарегистрированный с многорежимным номером датчика, установленным на автомобиле и затем вручную аннотированный, содержит…
Открытая паноптическая сегментация
arXiv: 2412.12740v2 Тип объявления: заменить резюме: Роботы должны быть в состоянии понять свое окружение, чтобы безопасно и надежно функционировать и взаимодействовать с окружающей средой. Роботы, развернутые в неподготовленных сценариях реального мира, должны также иметь возможность справляться с новыми ситуациями и объектами, которые никогда раньше не были замечены. В этой статье мы занимаемся проблемой открытой паноптической сегментации, т.е. задачей выявления новых семантических категорий и новых объектов во время испытания при обеспечении согласованности между категориями, которые мы постепенно обнаруживаем. Мы представляем Con2MAV, общий метод открытой паноптической сегментации. Эксперименты по широкому кругу наборов данных, начиная от дорожных сцен и кончая подводной средой, подчеркивают ее впечатляющие возможности в области сегментации открытого мира и конкурентоспособность на известных классах. Мы откроем источники для осуществления нашего подхода после его принятия. Кроме того, мы предлагаем PANIC (Panoptic ANo)