CVPRMar, 2020

从未标注的视频中学习视频对象分割

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TL;DR提出了一种利用无标注视频进行物体模式学习的视频对象分割新方法，通过引入统一的无监督 / 弱监督学习框架，可以全面捕捉 VOS 的内在特性，在不同的 VOS 设置中表现出有希望的性能并显著减少标注负担。
video object segmentationunsupervised learningweakly supervised learningpattern learningannotation reduction
发现论文，激发创造
  • 视频分割的密集无监督学习

    本研究提出了一种新的无监督学习方法，其中使用密集特征表示直接进行卷积全制度的学习来进行视频对象分割。通过使用一个简单的规则化方案，该方法能够提高分割精度并达到快速的训练收敛。最终，该方法在标准的视频对象分割基准测试中取得了较高的精度。

    Nov, 2021

  • 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

  • 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

  • 双镜头视频物体分割

    本文提出了一种新的视频对象分割训练范式 - 两张标记帧的视频对象分割，通过在训练期间生成伪标签并将其与已标记数据结合优化模型，我们仅需要稀疏注释就可以训练出令人满意的模型。通过使用 YouTube-VOS 和 DAVIS 基准测试的仅仅 7.3％和 2.9％标记数据，我们的方法取得了与全标记集训练的同行相当的结果。

    Mar, 2023

  • 自监督视频分割的统一掩模嵌入和对应关系学习

    通过开发一个统一的框架，其中同时建模跨帧密集对应以进行本地区分特征学习并嵌入对象级上下文进行目标掩码解码，从而使得能够直接从未标记的视频中学习执行基于掩码的连续分割，而不是依赖于基于像素的关联的廉价 “复制” 标签的非直接方法。

    Mar, 2023

  • 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

  • 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

  • 利用运动特性实现的无监督在线视频目标分割

    本文提出了一种新的无监督在线视频目标分割框架，通过结合运动属性以便于分割出区分明显的移动部分，并利用显著性动态检测和物体提议等研究方法设计出像素级的融合策略，实现对在不同帧之间的目标传播和运动检测的稳健性处理，最终在多个基准数据集上实现了比先前算法更高的绝对增益。

    Oct, 2018

  • 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