OVIS(Occluded Video Instance Segmentation)

OVIS 是用于视频实例分割任务的新型大规模基准数据集。它的设计理念是感知视频中的对象遮挡，可以揭示现实世界场景的复杂性和多样性。 OVIS 包括： 296k 个高质量实例掩码 25 个常见语义类别 901 个具有严重对象遮挡的视频 5,223 个独特实例 如果描述或图像来自不同的论文，请参考如下：

OVIS is a novel large-scale benchmark dataset for video instance segmentation tasks. Its design philosophy focuses on perceiving object occlusions in videos, which reveals the complexity and diversity of real-world scenes. OVIS includes: 296k high-quality instance masks, 25 common semantic categories, 901 videos with severe object occlusions, and 5,223 unique instances. If the descriptions or images originate from different papers, please refer to the following:

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

OVIS是一个专注于视频实例分割的大规模基准数据集，特别设计用于处理对象遮挡问题，以模拟现实世界场景的复杂性。该数据集包含901个具有严重遮挡的视频、296k个高质量实例掩码、25个常见语义类别和5,223个独特实例，适用于计算机视觉领域的预训练和研究。