CVPRMar, 2019

RVOS：端到端的循环神经网络用于视频对象分割

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TL;DR该研究提出了一种基于循环神经网络的视频多目标分割模型，实现了零样本学习和时间上的目标连贯性，此模型在 DAVIS-2017 和 YouTube-VOS 基准测试上取得了优异的表现，并且其推理时间比现有方法更快。
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发现论文，激发创造
  • 视频对象分割的一次性训练

    本论文提出了一种视频目标分割 (VOS) 的新的一次性训练框架，只需要一个标记的帧来训练，并适用于大多数最先进的 VOS 网络。通过双向训练，我们得到了一个令人满意的 VOS 网络，仅使用了 YouTube-VOS 和 DAVIS 数据集的一个标记的帧，达到了与完全标记的数据集训练的结果相当的效果。

    May, 2024

  • 第一名解决方案：第五届 LSVOS 挑战赛 - 视频对象引用分割

    通过将 RVOS 模型与 Two-Stage Multi-Model Fusion 策略结合，提出了一种有效的模式，该模式在 Ref-Youtube-VOS 验证集上实现了 75.7% 的 J&F， 在测试集上实现了 70% 的 J&F，在第 5 届大规模视频对象分割挑战（ICCV 2023）的第 3 组中排名第一。

    Jan, 2024

  • 视频对象分割的学习实例传播（Learning Instance Propagation for Video Object Segmentation）

    本研究提出了一种端到端的深度神经网络，结合了 Mask-RCNN 实例分割网络和 Conv-GRU 视觉记忆模块，用于解决半监督视频对象分割任务，实验结果表明该方法在 DAVIS 数据集上取得了令人满意的结果。

    Sep, 2019

  • 学习视频目标分割的快速和稳健的目标模型

    该研究提出了一种新的视频对象分割方式，它由轻量级模块和分割模型两部分组成。在推理阶段使用快速优化技术学习目标外观模型，以预测出粗略但鲁棒的目标分割，然后将粗略的分数转化成高质量的分割掩模，该模式具有快速、易于训练、在有限的训练数据情况下仍然高效等优点。在挑战性的 YouTube-VOS 和 DAVIS 数据集上进行了广泛实验，其结果与现有技术相比具有更高的帧率和优异的性能。

    Feb, 2020

  • 双时序记忆网络用于高效的视频目标分割

    本文提出了一种端到端的网络来解决视频对象分割中时间建模的根本挑战，包括短期记忆子网络和长期记忆子网络，通过图形学习框架提高局部区域间的可视一致性，在三个常用的数据集上取得了非常好的性能。

    Mar, 2020

  • 单次视频目标分割

    本文提出一种基于神经网络的半监督视频目标分割技术，能够在保证处理速度的前提下提升目标分割的效果。

    Nov, 2016

  • 视频对象分割的学习策略

    该研究提出了一种新的、自动化的视频物体分割方法，通过集成一种可区分的少量样本学习模块，提高了分割精度，实现了当前 YouTube-VOS 2018 数据集的最新最佳分数，并使相对改进率达到了 2.6％以上。

    Mar, 2020

  • 从弱监督的注释中学习视频物体指代分割

    基于一种新的注释方案，我们提出了一种弱监督的方法，通过语言引导的动态过滤器和双层对比学习方法，实现了在不要求密集标注的情况下取得了有竞争力的性能。

    Aug, 2023

  • 从自上而下的视角重新思考跨模态交互，用于指代视频对象分割

    该研究提出了一种基于 Transformer 的两阶段自顶向下 Referring video object segmentation 解决方案，其中构建了一组详尽的对象 tracklets，并提出了一种 Transformer-based tracklet-language grounding 模块，模型在 CVPR2021 Referring Youtube-VOS 挑战赛上排名第一。

    Jun, 2021

  • 朝向时间一致的参考视频对象分割

    提出了一种新的端到端的 R-VOS 范例，通过显式建模时序实例一致性与指定分割相结合，引入了一种新颖的混合内存，用于在鲁棒的时空匹配和传播中促进帧间协作；通过多粒度的关联将具有高质量参考掩码的帧的特征传播到其余帧，以实现时间一致的 R-VOS；此外，提出了一种新的掩码一致性评分 (MCS) 指标，用于评估视频分割的时间一致性；大量实验证明我们的方法显著提高了时间一致性，在流行的 R-VOS 基准测试中取得了最高的性能，即 Ref-YouTube-VOS (67.1%) 和 Ref-DAVIS17 (65.6%)。

    Mar, 2024