视频理解

⚠️ 以下所有内容总结都来自于 大语言模型的能力，如有错误，仅供参考，谨慎使用
🔴 请注意：千万不要用于严肃的学术场景，只能用于论文阅读前的初筛！
💗 如果您觉得我们的项目对您有帮助 ChatPaperFree ，还请您给我们一些鼓励！⭐️ HuggingFace免费体验

2025-04-17 更新

PVUW 2025 Challenge Report: Advances in Pixel-level Understanding of Complex Videos in the Wild

Authors:Henghui Ding, Chang Liu, Nikhila Ravi, Shuting He, Yunchao Wei, Song Bai, Philip Torr, Kehuan Song, Xinglin Xie, Kexin Zhang, Licheng Jiao, Lingling Li, Shuyuan Yang, Xuqiang Cao, Linnan Zhao, Jiaxuan Zhao, Fang Liu, Mengjiao Wang, Junpei Zhang, Xu Liu, Yuting Yang, Mengru Ma, Hao Fang, Runmin Cong, Xiankai Lu, Zhiyang Che, Wei Zhan, Tianming Liang, Haichao Jiang, Wei-Shi Zheng, Jian-Fang Hu, Haobo Yuan, Xiangtai Li, Tao Zhang, Lu Qi, Ming-Hsuan Yang

This report provides a comprehensive overview of the 4th Pixel-level Video Understanding in the Wild (PVUW) Challenge, held in conjunction with CVPR 2025. It summarizes the challenge outcomes, participating methodologies, and future research directions. The challenge features two tracks: MOSE, which focuses on complex scene video object segmentation, and MeViS, which targets motion-guided, language-based video segmentation. Both tracks introduce new, more challenging datasets designed to better reflect real-world scenarios. Through detailed evaluation and analysis, the challenge offers valuable insights into the current state-of-the-art and emerging trends in complex video segmentation. More information can be found on the workshop website: https://pvuw.github.io/.

本报告全面概述了与CVPR 2025联合举办的第四届像素级野外视频理解（PVUW）挑战。它总结了挑战结果、参与方法和未来研究方向。该挑战有两个赛道：MOSE，专注于复杂场景视频对象分割；MeVis，针对运动引导、基于语言的视频分割。这两个赛道都推出了新的更具挑战性的数据集，以更好地反映真实场景。通过详细的评估和分析，该挑战对复杂视频分割的当前最新技术和新兴趋势提供了宝贵的见解。更多信息可在研讨会网站上找到：https://pvuw.github.io/。

论文及项目相关链接

PDF Workshop Page: https://pvuw.github.io/. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2504.00476, arXiv:2504.05178

Summary

该报告介绍了在CVPR 2025同期举办的第4届像素级视频理解挑战赛（Pixel-level Video Understanding in the Wild，简称PVUW Challenge）。报告总结了挑战成果、参与方法以及未来研究方向。该挑战包括两个赛道：聚焦于复杂场景视频对象分割的MOSE赛道以及针对运动引导的语言视频分割的MeViS赛道。两个赛道都推出了新的更具挑战性的数据集，以更好地反映真实场景。通过对数据的详细评估和分析，该挑战为当前最前沿技术和新兴趋势在复杂视频分割方面提供了宝贵的见解。更多信息请参见研讨会网站。

Key Takeaways

以下是关于该报告的关键见解：

• 第4届像素级视频理解挑战赛（PVUW Challenge）在CVPR 2025同期举办，总结了挑战成果、参与方法和未来研究方向。
• 挑战包括两个赛道：复杂场景视频对象分割（MOSE）和运动引导的语言视频分割（MeViS）。
• 两个赛道都推出了新的更具挑战性的数据集，旨在更好地反映真实场景。
• 该挑战提供了对当前最前沿技术和新兴趋势在复杂视频分割方面的宝贵见解。
• MeViS赛道是一个基于语言引导的视频分割新挑战方向，在数据规模和复杂性上都得到了进一步的扩展。
• 新数据集具有丰富多样的现实场景标注数据，能够推动视频理解领域的进一步发展。
• 该挑战赛提供了一个评估和比较最新视频理解技术的平台，促进了学术交流和技术发展。
• 参与挑战的队伍使用的方法和策略具有创新性和实用性，对推动视频理解领域的技术进步起到了积极作用。

Cool Papers

点此查看论文截图