视频分割比赛开启，准备迎接挑战了吗？

人工智能

2024-01-06 13:20:04

视频全景分割比赛：开启人工智能的新征程

准备好迎接一场人工智能领域激动人心的盛事了吗？随着首个大型视频全景分割比赛的开启，我们邀请你加入世界顶尖的人才，共同探索这个令人兴奋的领域。

视频全景分割：超越像素

视频全景分割是一项极具挑战性的任务，要求人工智能模型能够对视频中每个像素进行分类，同时还要考虑视频中的运动和变化。这比传统的视频语义分割复杂得多，后者只需要模型对像素进行分类，而无需考虑运动因素。

比赛详情：展现你的才华

比赛将于 2023 年 6 月 16 日至 22 日在美国加州长滩举行。参赛者将争夺视频语义分割和视频全景分割这两个赛道的奖项。比赛奖金丰厚，一等奖可获得 10,000 美元，二等奖和三等奖分别为 5,000 美元和 2,000 美元。

报名方式：加入精英行列

报名方式非常简单。只需访问比赛官网，填写相关信息，即可在 2023 年 6 月 1 日截止日期前报名。不要错过这个展示你才华和实力的绝佳机会。

评选方式：公平和公正

比赛将由一支经验丰富的评审团进行公平、公正的评选。评委将根据作品的准确性、效率和创新性进行评判，确保最优秀的团队脱颖而出。

代码示例：深入探索

Python 代码示例：

import torch
from torchvision.models import segmentation

model = segmentation.deeplabv3_resnet101(pretrained=True)

# 加载视频帧
frames = load_video_frames("path/to/video.mp4")

# 对每帧进行全景分割
segmented_frames = []
for frame in frames:
    input_tensor = torch.from_numpy(frame).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0)
    with torch.no_grad():
        output = model(input_tensor)
    segmented_frames.append(output.argmax(dim=1).squeeze().numpy())

C++ 代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main() {
  // 加载视频流
  VideoCapture cap("path/to/video.mp4");

  // 创建视频全景分割模型
  Ptr<SegmentationModel> model = createSegmentationModel("DeepLabV3");
  model->setPreferableBackend(DNN_BACKEND_DEFAULT);

  while (true) {
    // 读取视频帧
    Mat frame;
    cap >> frame;
    if (frame.empty()) break;

    // 预处理帧
    Mat resized_frame;
    resize(frame, resized_frame, Size(640, 480));

    // 进行全景分割
    Mat segmented_frame;
    model->segment(resized_frame, segmented_frame);

    // 显示分割结果
    imshow("Segmented Frame", segmented_frame);
    waitKey(1);
  }

  return 0;
}