PVUW 2025 챌린지 보고서: 실세계 복잡 비디오의 픽셀 수준 이해 기술의 발전

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

April 15, 2025

저자: 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

cs.AI

초록

본 보고서는 CVPR 2025와 함께 개최된 제4회 Pixel-level Video Understanding in the Wild(PVUW) 챌린지에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 이 보고서는 챌린지 결과, 참가 방법론, 그리고 향후 연구 방향을 요약합니다. 이번 챌린지는 복잡한 장면의 비디오 객체 분할에 초점을 맞춘 MOSE 트랙과, 모션 기반 언어 비디오 분할을 목표로 하는 MeViS 트랙으로 구성됩니다. 두 트랙 모두 실제 세계 시나리오를 더 잘 반영하기 위해 새롭고 더 도전적인 데이터셋을 도입했습니다. 상세한 평가와 분석을 통해, 이 챌린지는 복잡한 비디오 분할 분야의 최신 기술 동향과 신흥 트렌드에 대한 유용한 통찰을 제공합니다. 더 많은 정보는 워크숍 웹사이트(https://pvuw.github.io/)에서 확인할 수 있습니다.

English

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/.