ICCVSep, 2019

CapsuleVOS: 使用胶囊路由的半监督视频物体分割

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TL;DR本文提出一种基于胶囊网络的半监督视频目标分割方法，由引入路由算法实现基于感知机的快速选择和基于循环网络的记忆模块解决了视频中小目标和目标遮挡问题，在 Youtube-VOS 数据集上的表现优于现有离线方法并具有比竞争方法快近一倍的运行时间。
semi-supervisedvideo object segmentationcapsule networkrouting algorithmmemory module
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • FODVid: 视频中的流引导物体发现

    我们在视频中对象的分割问题上提出了一种新的管道（FODVid），它基于使用流引导图割和时间一致性的思想来引导分割输出，通过设计一个融合了帧内外观和流相似性以及帧间对象时间持续性的分割模型，我们的方法在无监督的视频对象分割中取得了与现有顶级方法相当的结果（在 mIoU 范围内相差约 2 个单位），我们技术的简单性和效果为视频领域的研究开辟了新的研究途径。

    Jul, 2023

  • 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

  • RVOS：端到端的循环神经网络用于视频对象分割

    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。

    Mar, 2019

  • SpVOS：具有三重稀疏卷积的高效视频目标分割

    本文提出了一种名为 SpVOS 的 VOS 稀疏基线方法，通过开发一种新颖的三元稀疏卷积来减少整体 VOS 框架的计算成本，并结合稀疏训练策略对 VOS 分割性能和计算成本进行平衡，实验结果表明 SpVOS 在资源受限场景下具有应用潜力。

    Oct, 2023

  • 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

  • TTVOS: 自适应模板注意力模块和时序一致性损失的轻量级视频目标分割

    本文提出了一种基于模板匹配和时域一致性损失的半监督视频对象分割模型，以减少复杂性并加快推理时间，既提高了目标对象的定位，又能够处理细节，并通过新的自适应模板注意模块处理对象形状变化。该模型在 DAVIS16 基准上获得了 79.5% 的 J＆F 分数，速度为 73.8 FPS。

    Nov, 2020