实现移动物体的分割

Feb, 2019

Towards Segmenting Anything That Moves

Achal Dave, Pavel Tokmakov, Deva Ramanan

TL;DR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。

Abstract

Detecting and segmenting individual objects, regardless of their category, is crucial for many applications such as action detection or robotic interaction. While this problem has been well-studied under the classic formulation of spatio-temporal grouping, state-of-the-art approaches d

spatio-temporal grouping learning-based approach optical flow generic objectness moving object detection

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

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

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

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

利用动态显著性引导的时空传播进行无监督视频目标分割

本文提出了基于光流和边缘线索的新型显着性估计技术和新型邻域图，用于解决快速运动，运动模糊和遮挡等视频分割的挑战，在 DAVIS，SegTrack v2 和 FBMS-59 数据集中取得了超越深度学习方法的最新成果。

Sep, 2018

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

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

LOCATE：基于流引导图割和自主引导自训练的自监督目标发现

利用动态信息和外观信息，我们提出了一种自我监督的目标发现方法，该方法能够生成高质量的目标分割遮罩，并在多个基准测试中取得与现有方法相媲美甚至超越的结果。

Aug, 2023

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

物体性质的出现：从视频中学习零样本分割

该研究通过对视频中连续的视觉观察进行分组和运动建模，并在不需要外部监督的情况下通过区域流来自动学习区域分割和流估计，实现了从视频中全新的零样本目标分割。

Nov, 2021