CVPRFeb, 2020

学习视频目标分割的快速和稳健的目标模型

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TL;DR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。
video object segmentationgenerative appearance modelsnetwork architecturefast optimization techniqueslimited training data
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • YouTube-VOS 2022 大赛第 5 名解决方案：视频目标分割

    本文提出了一个简单而有效的解决方案，通过分析数据集分布、引入公共静态和视频分割数据集增补数据集，改进了三种不同特性的网络结构并训练多个网络去学习视频中物体的不同特性，通过简单的整合和精细的后处理确保精准的视频对象分割。在 Youtube-VOS 数据集上的广泛实验表明，该解决方案达到了 86.1% 的整体分数，是 Youtube-VOS Challenge 2022 中视频对象分割轨迹第五名的最新技术水平。

    Jun, 2022

  • 基于时间聚合网络和动态模板匹配的快速视频对象分割

    本文介绍了一种将 “tracking-by-detection” 引入视频对象分割的方法，通过提出一种新的时间聚合网络和新的动态时间演进模板匹配机制，成功将分割与跟踪相一致，并在 DAVIS 基准测试中取得了新的最优表现。

    Jul, 2020

  • 简化框架下可扩展的视频对象分割

    本研究提出了一种可扩展的简化 VOS（SimVOS）框架，通过利用单个转换器主干进行联合特征提取和匹配，从而实现了针对准确遮罩预测的更好的目标感知特征学习。实验证明，SimVOS 在流行的视频对象分割基准测试中取得了最先进的结果，即 DAVIS-2017（88.0％J＆F），DAVIS-2016（92.9％J＆F）和 YouTube-VOS 2019（84.2％J＆F），而不使用任何先前 VOS 方法中使用的合成视频或 BL30K 预训练。

    Aug, 2023

  • 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

  • 一种用于端到端视频物体分割的生成式外观模型

    通过引入外貌模块来学习目标和背景外观的概率生成模型，提高了视频对象分割网络的性能，并实现了全端到端的训练。

    Nov, 2018

  • 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

  • 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