CVPRJun, 2018

ReConvNet: 带有时空特征调制的视频对象分割

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TL;DRReConvNet 是一种循环卷积架构，用于半监督视频对象分割，能够快速适应其特征以聚焦于感兴趣的任何特定对象。通过条件仿射变换学习自适应于感兴趣的对象的时空特征的方法，不需要额外的推断时间内的训练步骤，且在 DAVIS2016 上表现出有竞争力的结果。
video object segmentationreconvnetspatio-temporal featuressemi-supervisedconditional affine transformations
发现论文，激发创造
  • 面向视觉物体跟踪的空间监督循环卷积神经网络

    本文提出了一种新的空间监督递归卷积神经网络，用于视觉对象跟踪，通过研究长短期记忆和区域信息的回归能力，结合卷积网络产生的高层视觉特征直接预测跟踪位置，相较于现有的深度学习跟踪器，我们的跟踪器在保持低计算成本的同时更加准确和鲁棒，实验结果表明在多个数据集上均表现优异，常常优于排名第二的跟踪器。

    Jul, 2016

  • 卷积神经网络在线自适应视频目标分割

    本文介绍了一种半监督视频目标分割方法，它使用了基于一阶段学习的预训练神经网络，结合在线训练和预训练步骤，显著提高了在 DAVIS 数据集上的分割性能。

    Jun, 2017

  • 视频目标分割的时空卷积神经网络

    本文提出了一种统一的、端到端可训练的时空卷积神经网络模型，用于视觉目标分割，包括时间一致分支和空间分割分支，并以优化的方式使用未标记的视频数据从中预训练时空一致性分支，以捕获视频序列的动态外观和运动线索引导对象分割。

    Apr, 2019

  • 卷积神经网络结构搜索用于时空特征学习

    基于 ImageNet 预训练的 ConvNets 在图像识别方面已经得到了证明，但是为了捕捉到运动模式，仍然需要专门的时空特征学习，本文提出了一种经验 ConvNet 架构搜索方法，通过 3D 残差 ConvNet 实现，其在 Sports-1M、UCF101、HMDB51、THUMOS14 和 ASLAN 上的表现均优于 C3D，且推断时间减少一半、模型大小减小一半，具有更紧凑的表现形式。

    Aug, 2017

  • 基于全卷积递归网络的视频分割

    本文提出了基于卷积门控循环单元网络的在线视频分割方法，利用滑动窗口对时间数据进行处理，并在变化检测数据集上进行实验，相比于常规的全卷积神经网络有 5.5% 的性能提升。

    Jun, 2016

  • 卷积门循环神经网络用于视频分割

    本文提出了一种基于全卷积神经网络和门控循环体系结构的循环全卷积网络，利用视频中的时间信息进行在线语义分割， 大幅提高了分割的准确性，可以在二进制和语义视频分割任务中应用。

    Nov, 2016

  • 一种高效的用于视频行为 / 物体分割的 3D 卷积神经网络

    本研究提出一种基于卷积神经网络（CNN）的 3D 编码器 - 解码器风格方法来同时汇集空间和时间信息从而用于视频物体分割和视频行为分割，测试结果表明该方法比现有技术具有更高的性能表现。

    Jul, 2019

  • MaskRNN：实例级视频对象分割

    本文提出了一种名为 MaskRNN 的递归神经网络方法，它在每帧中利用两个深度成像网络输出（二元分割网络和定位网络）进行目标实例的视频对象分割以获取长时序结构和剔除异常值，结果在 DAVIS-2016、DAVIS-2017 和 Segtrack v2 数据集中均达到了最优表现。

    Mar, 2018

  • 针对无监督视频多物体分割的目标感知对象发现和关联

    该研究提出了一种新颖的无监督视频多目标分割方法，通过结合前景区域估计和实例分组来提高实例判别，引入判别性外观模型用于目标跟踪，实现更准确的物体发现，以及采用自适应内存更新等三种策略提高分割准确性和推理速度，并在 DAVIS17 和 YouTube-VIS 数据集上超越了现有技术的表现。

    Apr, 2021

  • 检测跟踪与跟踪检测

    本文提出了一种使用 ConvNet 架构进行对象检测与跟踪的方法，采用多任务目标进行基于帧的对象检测和跨帧轨迹回归，通过引入表示对象共现的相关特征对 ConvNet 进行辅助，同时通过链接基于跨帧路径的帧级检测结果来产生视频级别高精度检测结果，并在大规模 ImageNet VID 数据集中获得了最新的最先进的结果。

    Oct, 2017