Apr, 2021

未标识视频对象：用于稠密、开放世界分割的基准

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TL;DR本文提出了 UVO（未识别视频对象），这是一个用于视频中开放世界类无关对象分割的新基准，由于其更大，更具挑战性且可以用于目标跟踪和超像素分割等其他应用，因此可用于研究人员开发新的方法。
object segmentationopen-world setupvideo understandingbenchmarkuvo
发现论文，激发创造
  • UnOVOST: 无监督离线视频对象分割和跟踪

    本研究提出了一种基于轨迹分组和决策森林的算法，名为 UnOVOST，用于解决无监督的视频对象分割和跟踪问题，并在 DAVIS 2017 Unsupervised 数据集上达到了最先进性能。

    Jan, 2020

  • YouTube-VOS: 一个大规模的视频目标分割基准测试

    此篇论文介绍了一个新的大型视频对象分割数据集（YouTube-VOS），目前是已知最大的数据集之一，其中包含 4,453 个 YouTube 视频剪辑和 94 个物体类别，并在此数据集上评估了几种现有的最先进的视频对象分割算法，以建立未来新算法的基础。

    Sep, 2018

  • 从未标注的视频中学习视频对象分割

    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。

    Mar, 2020

  • OW-VISCap：开放世界视频实例分割与字幕

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    Apr, 2024

  • 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

  • 通过对比运动聚类实现在线非监督视频物体分割

    本文提出了一种基于对比学习的无监督在线视频目标分割算法，利用光流作为输入，通过聚类的方式学习物体运动信息，并采用边界先验进行对比学习以提高特征鉴别度和分割精度，该算法在多个数据集上取得了超过现有方法的精度并在效率和准确性之间达到了良好的平衡。

    Jun, 2023

  • LVOS：大规模长期视频对象分割的基准

    视频对象分割（VOS）旨在在视频中区分和跟踪目标对象。我们提出了一个名为 LVOS 的新基准，比现有的数据集包含长 5 倍的视频，以更好地反映 VOS 模型在实际场景中的性能。在 LVOS 中，我们评估了 20 个现有的 VOS 模型，并发现这些模型在真实场景中遇到了较大的性能下降，突出了在实际世界场景中实现精确跟踪和分割的挑战。

    Apr, 2024

  • 点指上行视频目标分割

    提出了一种基于稀疏点注释方案的新型 Point-VOS 任务和标注机制，通过基于伪掩码的训练可以使现有的 VOS 方法在性能上接近全监督的表现，并且该数据可用于改进视觉和语言相关的模型。

    Feb, 2024

  • YouTube-VOS: 序列到序列视频物体分割

    本文介绍了一个基于大规模数据集的序列 - 序列网络，能够充分利用视频的长期时空信息进行分割，在 YouTube-VOS 测试集上取得了最佳结果，在 DAVIS 2016 上与现有最先进方法相比也有可比性。

    Sep, 2018

  • 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