국제 인공지능 컨퍼런스 CVPR2024가 개최한 제3회 픽셀 수준 비디오 이해 in the Wild, PVUW(이하 PVUW)가 지난 5월 30일 메이투 이미지 연구소(MTLab)에서 대회 결과를 발표했다. VSS(Video Semantic Segmentation) 및 MOSE(Complex Scene Video Object Segmentation) 트랙에서 준우승을, VPS(Video Panoramic Segmentation Challenge) 트랙에서 3위를 차지하며 또 다른 상을 받았습니다. 이것도 Meitu Image입니다. 연구소(MTLab)는 CVPR 컨퍼런스에서 세 번째로 금상 1개, 은상 3개, 동상 3개의 뛰어난 성과를 거두며 수상의 영예를 안았습니다.
CVPR은 전 세계적으로 컴퓨터 비전 분야 최고의 행사로서 그 영향력이 크며 많은 유수의 대학과 과학 연구 기관의 적극적인 참여를 이끌어 냈습니다. 글로벌 AI 분야로 학계와 업계에서 높은 평가를 받고 있습니다.
동시에
상위 PVUW 대회는 영상 이해 분야에 중점을 두고 있으며 옥스퍼드 대학교, 푸단 대학교, 절강 대학교, 베이징 항공 우주 대학교, 북경교통대학교, 아마존, 메타 등 첨단적이고 도전적인 성격을 지닌 이번 대회에는 중국과학원, 중국자동화연구소 등 국내외 유명 대학 및 연구기관이 참여하고 있다. 과학원, 하얼빈공업대학, 메이투, 삼성, ZTE 등 모든
선도 기업이 참여했습니다. 올해 PVUW 대회에는 총
4 트랙이 포함됩니다. 비디오 의미론적 분할 챌린지(VSSChallenge)와 비디오 파노라마 분할 챌린지(VPSChallenge) 외에도 새로운 복잡한 장면 비디오 객체 분할 챌린지(MOSEChallenge)와 액션이 있습니다. 설명 기반 방향성 비디오 분할 챌린지(MeViSChallenge)
2 초난이도 트랙, 그 중 복잡한 장면 비디오 개체 분할 챌린지(MOSEChallenge)는 실종을 포함하여 가장 큰 복잡한 장면 비디오 개체 분할 데이터 세트
ComplexVideoObjectSegmentation(MOSE)을 수집했습니다. 표적, 눈에 띄지 않는 작은 물체, 심각한 폐색 및 혼잡한 환경의 재현. 배경 복잡도, 대상 폐색, 사라짐과 재현, 동작을 설명하는 텍스트 이해 등 현재 영상 이해 분야에서 직면하고 있는 과제에 대처하고, 복잡한 장면과 실제 영상을 이해하는 능력을 향상시키기 위해 설계되었습니다. 생활 장면.
Meitu Imaging Lab(MTLab)이 이번 대회에서 달성한 인상적인 결과는 비디오 분야에서의 장기적인 레이아웃과 지속적인 탐구의 증거이자 동시에 이 최첨단 기술을 Meitu에도 적용했습니다. Meitu Company의 자회사인 Xiuxiu, Beauty Camera, Wink, Meitu Design Studio는 사용자에게 "Video Portrait Refinement", "AI 제품 비디오", "Smart Cutout" 등의 실용적인 기능과 창의적인 게임 플레이를 제공합니다. 혁신적인 연구 개발 결과 고품질의 이미징 및 디자인 서비스를 사용자에게 제공합니다. 새로운 비디오 형식의 활발한 발전과 함께 비디오 산업은 다양화를 향해 더욱 발전했습니다. MTLab(Meitu Imaging Research Institute)도 현재 비디오 인물 개선 전문 업체인 Wink에 대한 연구 개발에 대한 투자를 지속적으로 늘려 왔습니다. 도구는 비디오 편집 도구 트랙 타이틀을 획득했으며 2위를 차지한 Kickstart는 구강 방송 제작 도구 분야의 리더
가 되었습니다. Meitu의 핵심 R&D 센터인 Meitu Imaging Research Institute(MTLab)는 앞으로도 AI 분야의 최첨단 기술 연구 및 개발에 계속 집중하고 AI 기술의 적용을 촉진하며 더 나은 AI 작업을 만들 것입니다. 기술 혁신과 업그레이드를 통해 사용자와 고객을 위한 것입니다. 위 내용은 메이투 이미징 연구소(MT Lab)가 국제 인공지능 컨퍼런스 3개 부문 수상의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
