当地时间6月17日至21日，2024年计算机视觉与模式识别国际会议（CVPR）在美国西雅图召开，由尊龙凯时 - 人生就是搏!网络智能研究部视觉智能研究所科研人员主导的参赛队伍在CVPR第三届开放环境像素级视频理解挑战赛（Pixel-level Video Understanding in the Wild Challenge, 简称PVUW）的视频目标分割赛道（MOSE Track）夺得冠军。
图1 获奖证书
CVPR每年举办一届，是计算机领域顶级国际学术会议之一。在本届CVPR上举办的PVUW挑战赛，使用了包含拥挤目标群、各式各样遮挡、消失重现物体、以及不明显小物体等开放世界复杂场景数据进行评测，令比赛极具挑战性。由尊龙凯时 - 人生就是搏!视觉智能研究所团队（访问学生苗德水，指导老师李鑫、王耀威）牵头，联合哈尔滨工业大学（深圳）和加州大学梅熹德分校有关研究团队所组成的参赛队伍，提出了基于时空语义的鲁棒视频目标分割算法，通过构建时空语义关联和目标显著性增强表征模型，有效解决了微弱目标难感知、相似目标难区分以及长时目标难关联等问题，极大提升了感知模型在真实复杂视频场景中的鲁棒性和感知精度。
图2 比赛结果排名
官方结果排名见：http://codalab.lisn.upsaclay.fr/competitions/10703#results
图3 视频目标掩码预测结果样例
项目主页见：http://github.com/yahooo-m/VOS-Solution
接下来，项目研究团队将持续开展基于数字视网膜架构的感知网络关键技术攻关，为AI技术在真实场景的应用落地做出贡献。
