Das Paper "A Fair Ranking and New Model for Panoptic Scene Graph Generation" von Julian Lorenz, Alexander Pest, Daniel Kienzle, Katja Ludwig und Rainer Lienhart wurde für die ECCV 2024 als Oral Paper akzeptiert.

In der Ver?ffentlichung werden signifikante Fehler in der bisher verbreiteten Evaluierung von Panoptic Scene Graphs aufgezeigt. Die Autoren pr?sentieren eine L?sung für dieses Problem und werten existierende Ver?ffentlichungen auf den neuen Erkenntnissen aus.
Abschlie?end stellen die Autoren eine verbesserte neue Modellarchitektur für Panoptic Scene Graph Generation vor.

Weitere Informationen sind unter https://lorjul.github.io/fair-psgg/ zu finden.

Ein Paper mit dem Titel ?Adapting the Segment Anything Model During Usage in Novel Situations“ von Robin Sch?n, Julian Lorenz, Katja Ludwig und Rainer Lienhart wurde auf dem Workshop für ?Efficient Large Vision Models (eLVM)“ akzeptiert. Dieser Workshop findet im Rahmen der CVPR 2024 in Seattle statt. Das Paper stellt eine Methode vor, um das Segment Anything Model (SAM) ohne Zuhilfenahme von zus?tzlichen Trainingsdaten zur Testzeit anzupassen. Anstelle dessen werden Information, welche w?hrend der Verwendung des Systems anfallen, zur Generierung von Pseudolabels verwendet.