Dec, 2017

学习移动物体的分割

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TL;DR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。
segmentationmoving objectsvideo analysisneural networktemporal consistency
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 通过观察物体运动学习特征

    本文介绍了一种基于无监督学习的视觉特征提取方法，采用运动分割技术自动从视频中得到图像分割信息进行卷积神经网络训练，结果在涉及少量目标训练样本的场景下显著优于现有无监督学习方法。

    Dec, 2016

  • FusionSeg: 学习结合运动与外观以完全自动化地分割视频中通用对象

    本文提出一个结合了外观和动态信息的端到端学习框架，通过两流卷积神经网络，将动态和外观相结合，针对视频中的所有突出物体生成像素级别的分割掩码，并说明了如何通过弱注释视频的引导，以及与现有的图像识别数据集一起训练，提高了分割效果。

    Jan, 2017

  • 预测运动的非监督视频和图像分割

    本文提出一种融合基于运动和外观的分割方法，利用预测简单运动模式区域对图像分割网络进行监督，使其具备检测和学习静止物体的能力。通过实验发现该方法不仅在无监督视频分割领域表现出色，而且能够适用于包含新颖物体的静态图像分割领域，同时还能够处理多种运动模型和光流基准的影响。

    May, 2022

  • 发现可移动的物体

    本文针对对象发现这一问题，通过选择动态对象并使用自编码器提取图像特征并加入来自运动分割的弱学习信号，成功地从复杂场景中分离出运动和静止的动态对象，相较于其它抽象特征的方法在 KITTI 数据集上有更好的表现。

    Mar, 2022

  • 物体级别视频分割的物体检测、跟踪和运动分割

    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。

    Aug, 2016

  • 预测可能的运动模式进行无监督的多目标分割

    该论文提出了一种新的无需人工干预的多物体图像分割方法，该方法可以从静止图像中提取物体，但使用视频进行监督学习，其关键洞察是预测可能包含运动模式的图像区域，超越了测试时间使用运动的方法，在模拟和真实世界基准上显示出最先进的无监督目标分割性能。

    Oct, 2022

  • 基于外貌的目标中心运动分割优化

    通过引入外观优化方法和视频流的时间一致性，我们提出了一种能够独立发现、分割和跟踪复杂视觉场景中独立移动物体的方法。该方法通过简单的选择机制识别准确的光流预测掩码，并基于示例信息优化有问题的掩码。我们的模型在多个视频分割基准上的性能表现验证了其在单个物体分割上的竞争力，并在更具挑战性的多物体分割问题上明显优于现有模型。最后，我们研究了将我们的模型用作逐帧 Segment Anything 模型的提示的好处。

    Dec, 2023

  • 视频的自监督目标中心学习

    本文提出了第一个完全无监督的方法，用于在真实场景的序列中分割多个对象，通过空间绑定对象并将这些槽联系起来，在高级语义特征空间中重建中间帧，解决了效率和规范化问题，成功地在 YouTube 视频中分割了复杂且多变的类别的多个实例。

    Oct, 2023