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    CVPR 2024 Workshop | 两个超高难度视频分割挑战赛正式启动,数据集开放下载!

    近年来,随着移动计算机的性能不断增强,视频已经成为最重要的数据模态之一,其承载着不计其数的现实应用,如自动驾驶、视频电话、视频直播等等。因此,如何让计算机对视频有更深入的理解也变得越发重要。其中,像素级视频理解任务,如视频目标分割(VOS)和语言指向性目标分割(RVOS),均为视频理解领域最重要的研究课题。目前,现有的机器学习方法已经能够处理很多场景下的分割问题,也能够将视频与简单的文本信息进行联合理解。然而,这些课题仍然面临很多挑战,如背景的复杂性、目标的遮挡和消失重现、对描述动作的文本的理解等。现有的许多算法在应对这些复杂情况时仍然存在不足[1,2],因此需要更为先进和稳定的解决方案。

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