Solution for CVPR 2024 UG2+ Challenge Track on All Weather Semantic Segmentation

在这份报告中，我们介绍了我们在2024年CVPR的UG2+挑战赛中针对恶劣天气的语义分割解决方案。为了实现在各种天气条件下的稳健和准确的分割结果，我们使用预训练的大规模联合数据集的InternImage-H骨干网络，并使用最先进的Upernet分割方法进行增强。具体而言，我们利用离线和在线数据增强方法扩展了训练集，这有助于进一步提高分割器的性能。结果，我们提出的解决方案在测试集上展现出先进的表现，并在这个挑战赛中获得第三名。

解决问题：本论文旨在解决在恶劣天气条件下的语义分割问题，并验证其有效性。这是一个相对新的问题。

关键思路：论文采用了InternImage-H骨干网络，并结合Upernet分割方法，利用离线和在线数据增强方法扩展训练集，从而提高分割器的性能。

其他亮点：论文在UG2+挑战赛中取得了第三名的好成绩，实验设计合理，使用了大规模联合数据集的预训练权重，并开源了代码。值得进一步研究的工作包括如何进一步提高模型的鲁棒性和泛化能力。

相关研究：在这个领域中，最近的相关研究包括DeepLabv3+、PSPNet和HRNet等。