视频对象分割的传导式方法

CVPRApr, 2020

A Transductive Approach for Video Object Segmentation

Yizhuo Zhang, Zhirong Wu, Houwen Peng, Stephen Lin

TL;DR本篇论文提出了一种基于标签传播和特征相似性的转导方法，用于半监督视频目标分割，其中考虑了长期目标出现特征。该方法无需额外的模块、数据集或架构设计，使用普通的 ResNet50 作为主干，在 DAVIS 2017 评估集上达到了 72.3 的分数，有着高性能和高效率的优点。

Abstract

semi-supervised video object segmentation aims to separate a target object from a video sequence, given the mask in the first frame. Most of current prevailing methods utilize information from additional modules trained in other domains like optical flow and instance segmentation, and

semi-supervised video object segmentation label propagation long-term object appearance resnet50 transductive method

发现论文，激发创造

联合归纳和传递学习的视频物体分割

本文提出了一种结合转导学习和归纳学习的框架，以准确和稳健地进行半监督视频对象分割，其中转导分支采用轻量级 Transformer 架构来聚合富有时空特征，而归纳分支则执行在线归纳学习以获取有区别的目标信息。

Aug, 2021

使用跟踪对象提案进行视频对象分割

通过结合基于类别的目标检测、类别独立的目标外观分割和时间上的目标追踪等方法，通过训练全卷积网络对视频中的特定对象外观进行独立的分割，再引入对检测框时间上的连续性约束，从而实现半监督视频目标分割。

Jul, 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

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

无监督视频目标分割中的实例嵌入迁移

提出一种用于无监督视频目标分割的方法，通过转移图像实例嵌入网络中封装的知识。通过将实例嵌入与物体性和光流特征相结合，无需模型重新训练或在线微调，即可将物体链接起来。该方法在 DAVIS 数据集和 FBMS 数据集上优于最先进的无监督分割方法。

Jan, 2018

针对无监督视频多物体分割的目标感知对象发现和关联

该研究提出了一种新颖的无监督视频多目标分割方法，通过结合前景区域估计和实例分组来提高实例判别，引入判别性外观模型用于目标跟踪，实现更准确的物体发现，以及采用自适应内存更新等三种策略提高分割准确性和推理速度，并在 DAVIS17 和 YouTube-VIS 数据集上超越了现有技术的表现。

Apr, 2021

无时序信息的视频目标分割

该论文利用全卷积神经网络架构，基于 ImageNet 上学习的通用语义信息，结合单个对象的外观学习，实现了半监督的视频对象分割，提高了结果的精度和效率。

Sep, 2017

语义引导的视频对象分割

本研究探讨了如何通过引入语义先验来指导外观模型，从而解决半监督视频对象分割的问题，并提出了半监督视频对象分割（SGV）方法，该方法能够在每帧半秒钟的时间内，在两个不同的数据集上使用各种评估指标，比以前的最新技术取得更好的结果。

Apr, 2017

无监督视频对象分割的锚点扩散

本文研究了一种基于像素嵌入和密集对应的方法，有效地利用时间段内的远距离依赖性和无在线监督，用于快速和准确地进行视频物体分割，并与竞争状态下的在线半监督方法具有很高的可比性。

Oct, 2019

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