ECCVJul, 2020

基于核函数的记忆网络用于视频对象分割

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TL;DR提出了一种基于核化记忆网络的半监督视频目标分割算法，采用了找茬策略来处理遮挡和边界提取等问题，并在标准基准测试上超过了目前最先进的算法 5% 的性能表现。
semi-supervised video object segmentationspace-time memory networkskernelized memory networkhide-and-seek strategystandard benchmarks
发现论文，激发创造
  • 视频物体分割的鲁棒高效记忆网络

    该研究提出 REMN，一种稳健高效的记忆网络，用于半监督视频物体分割，通过引入本地注意机制和动态记忆库，解决了非局部匹配和高时间冗余的问题，实验表明 REMN 在 DAVIS 2017 和 YouTube-VOS 2018 上均取得最新的成果，具有较高的推理速度和相对较少的计算资源。

    Apr, 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

  • TrickVOS：视频目标分割的一袋技巧

    为了提高半监督视频对象分割的性能，本文提出了一种名为 TrickVOS 的通用方法，包含结构感知的混合损失函数、简单的解码器预训练机制以及可降低模型预测误差的便宜跟踪器等级三个方面，并使用一种轻量级网络模型进行实验，取得了与现有最先进方法相媲美的结果，并且可以在移动设备上实时运行。

    Jun, 2023

  • 视频目标分割的高效区域存储网络

    该研究论文提出了一种局部匹配的解决方案，即区域性记忆网络（RMNet），用于半监督视频对象分割技术，旨在消除空间 - 时间记忆网络中的全局匹配误差并提高计算效率。实验表明， RMNet 在 DAVIS 和 YouTube-VOS 数据集上的表现优于现有的技术。

    Mar, 2021

  • 时空强化网络用于视频目标分割

    最近，视频对象分割（VOS）网络通常使用基于记忆的方法：对于每个查询帧，通过空间 - 时间匹配预测掩码以与记忆帧相匹配。尽管这些方法具有卓越的性能，但存在两个问题：1）具有挑战性的数据可以破坏相邻视频帧之间的空间 - 时间一致性。2）像素级匹配会由噪音或干扰引起不希望的不匹配。为解决上述问题，我们首先提出在相邻帧之间生成一个辅助帧，作为查询帧的隐式短时间参考。随后，我们为每个视频对象学习一个原型，并在查询帧和记忆帧之间实施原型级匹配。实验证明，在 DAVIS 2017 上我们的网络优于最先进的方法，达到了 86.4% 的 J&F 分数，并且在 YouTube VOS 2018 上获得了 85.0% 的竞争结果。此外，我们的网络的推理速度为 32+ FPS。

    May, 2024

  • 利用时空记忆网络进行视频对象分割

    提出了一种用于半监督视频对象分割的新型解决方案，通过利用内存网络中的可用线索和遍历所有可用源中的相关信息来实现更好的处理外观变化和遮挡等挑战，从而实现了最先进的性能。

    Apr, 2019

  • 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

  • 高效记忆继续学习的长视频目标分割

    提出两种方法以减少在线视频对象分割方法的内存需求，同时提高建模准确性和推广性，并实验结果表明这些方法可以提高在线视频对象分割模型的性能，增强其在长视频数据集上的鲁棒性。

    Sep, 2023

  • 基于记忆的视频目标分割中的位置和目标一致性学习

    该论文提出了一种名为 LCM 的基于记忆机制的视频目标分割方法，该方法采用了位置一致性和目标一致性的学习框架来解决现有方法在视频帧序列中没有利用目标级别知识和序贯性，导致准确性下降问题，实验结果表明该方法在 DAVIS 和 Youtube-VOS 基准测试中均表现出卓越性能，并在 DAVIS 2020 挑战赛中排名第一。

    Apr, 2021

  • TransVOS: 带有 Transformer 的视频目标分割

    本文提出了一种新的基于 transformer 的框架 TransVOS，利用视觉 transformer 来充分利用和建模时间和空间关系，在保持效果的同时减少了模型参数和复杂性，从而实现了半监督视频对象分割中的最新性能。

    Jun, 2021