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The 1st Solution for 7th LSVOS RVOS Track: SaSaSa2VA

Created by
  • Haebom

作者

Quanzhu Niu, Dengxian Gong, Shihao Chen, Tao Zhang, Yikang Zhou, Haobo Yuan, Lu Qi, Xiangtai Li, Shunping Ji

概要

自然言語表現に基づいて、ビデオ内のオブジェクトを分割して追跡するReferring Video Object Segmentation(RVOS)を実行するSaSaSa2VAを提案します。 Sa2VAに基づいて、フレームスパースサンプリングとビデオ全体に対する単一の[SEG]トークン依存性という2つの主なボトルネックを解決します。 7回LSVOS Challenge(RVOSトラック)で$ \ mathcal {J amp; F} $ 67.45を達成して1位を獲得し、効率的な分割補強とテスト時間アンサンブルがRVOSのためのgrounded MLLMを大幅に向上させることを実証しました。

Takeaways、Limitations

RVOSの問題では、SaSaSa2VAは画期的なパフォーマンスを示しました。
効率的な分割強化と試験時間アンサンブル技術の効果を実証した。
Sa2VAに基づいてパフォーマンス向上を達成しました。
具体的なLimitationsは論文に記載されていません。
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