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表 1：在 COCO val set 上的实验 。 Panotic SegFormer 在以 ResNet-50 为主干的 COCO val 上实现了 50.0% 的 PQ ， 超过了之前的方法 。
下表 2 中：在 COCO test-dev set 进行实验 ， 以 PVTv2-B5 作为主干 ， Panoptic SegFormer 在 COCO test-dev 上实现了 54.4% 的 PQ ， 超越 SOTA 方法 Max-Deeplabe-L 和竞争级方法 Innovation ， 分别超过 3.1% PQ 和 0.9% PQ ， 且参数和计算成本更低 。
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下图 4 显示了在 COCO val set 的一些可视化结果 。 这些原始图像是高度拥挤或被遮挡的场景 ， 但是 Panoptic SegFormer 仍然可以得到令人信服的结果 。
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实例分割：下表 3 为在 COCO test-dev set 实例分割结果 。 为了公平比较 ， 该研究使用 300 个查询进行实例分割 ， 并且只使用 things 数据 。 以 ResNet-50 作为主干和单尺度输入 ， Panoptic SegFormer 实现了 41.7 AP ， 超过了之前的 HTC 和 QueryInst SOTA 方法 ， 且分别超过了 1.6 AP 和 1.1 AP 。
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下表 4 中展示了模型复杂性和推理效率 ， 得出 Panoptic SegFormer 在可接受的推理速度下 ， 能够实现 SOTA 性能全景分割 。
【实例|拿transformer做E2E全景分割，这个通用框架霸榜挑战赛】
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