Aug, 2016

物体级别视频分割的物体检测、跟踪和运动分割

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TL;DR该论文提出了一种用于视频中物体分割的方法，结合了帧级物体检测与物体跟踪、运动分割等概念，提取了基于现成检测器的时间一致性物体管，结合运动线索提供视频分割，克服了弱监督 / 无监督视频分割的典型问题，并提供每个对象的精确、时间一致的分割。
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发现论文，激发创造
  • 学习移动物体的分割

    本文提出了一种基于神经网络的视频分割方法，用于区分视频帧中独立运动的物体，并利用对象运动、外观和时间一致性等多个信息源，通过对数据进行训练得到模型，经过评估表明该模型在 DAVIS、Freiburg-Berkeley 运动分割数据集和 SegTrack 等数据集上表现良好。

    Dec, 2017

  • 使用跟踪对象提案进行视频对象分割

    通过结合基于类别的目标检测、类别独立的目标外观分割和时间上的目标追踪等方法，通过训练全卷积网络对视频中的特定对象外观进行独立的分割，再引入对检测框时间上的连续性约束，从而实现半监督视频目标分割。

    Jul, 2017

  • 快速准确的在线视频目标分割：通过追踪部位

    本研究提出了一种快速准确的视频目标分割算法，使用一个基于部件跟踪的方法来处理具有大变形、遮挡或杂乱背景的视频，生成部分掩模，最后采用基于相似性得分的函数来完善目标部分。实验结果表明，此算法可在 DAVIS 基准数据集上获得比其他算法更高的分割精度，并实现更快的运行时性能。

    Jun, 2018

  • 通过运动分组的自监督视频目标分割

    本研究介绍了一种基于运动线索的分割方法，使用 Transformer 网络结构，采用自我监督的方法进行训练，结果在公共基准测试中表现优异，证明在现有视频分割模型中，对于运动线索的重要性，以及对视觉外观存在潜在偏差的可能性。

    Apr, 2021

  • 高质量物体链接的视频目标检测

    本研究介绍了一种新的视频目标检测方法，采用时序上下文方法来链接同一对象，从而提高分类准确率。该方法在 ImageNet VID 数据集上的表现优于静态图像检测器和先前的最新技术。

    Jan, 2018

  • 从相机运动和视频对象分割学习物体深度

    本论文致力于解决如何从摄像机测量的数据中，使用视频目标分割技术学习估计物体深度的问题，为此我们首先引入了一个多样化的，可扩展的数据集，其次设计了一种新颖的深度学习网络，该网络仅使用分割掩模和不合格的摄像机运动即可估计物体深度，我们的方法可以通过机器人和车载摄像头，在不同领域进行定位目标和避开障碍物的实验。

    Jul, 2020

  • 移动单目相机的运动分割

    本研究讨论了利用点轨迹和光流等方法相互融合，在移动的单目摄像头中识别和分割运动物体，实现对复杂场景中不同对象运动的模拟，最终取得了最先进的效果。

    Sep, 2023

  • 高性能视频目标检测

    本文探讨了基于多帧端到端学习特征和帧间运动的统一方法，该方法扩展了之前的研究并引入了三个新技术来提高视频物体检测性能。

    Nov, 2017

  • 基于匹配的视频对象分割：VideoMatch

    该研究提出了一种基于匹配的视频目标分割算法，在不需要 fine-tuning 的情况下实现了实时性和较短的计算时间。

    Sep, 2018

  • 实现移动物体的分割

    通过光流作为解释运动信号的底层信号，将移动信息与外观信息相结合，提出一种基于学习的 Spatio-Temporal Grouping 方法，成功地应用于封闭前景物体个体的分割的问题。

    Feb, 2019