CVPRApr, 2021

针对无监督视频多物体分割的目标感知对象发现和关联

PDF
TL;DR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。
unsupervised video multi-object segmentationinstance discriminationtemporal associationforeground region estimationdiscriminative appearance model
发现论文，激发创造
  • 视频目标分割的时空多层关联

    该研究提出了一种空间 - 时间多层次关联框架，以解决现有半监督视频对象分割方法在空间特征匹配和时空特征建模方面的限制，并通过空间 - 时间记忆库实现充分的目标交互和高效的并行处理，从而提高视频对象分割的效果。

    Apr, 2024

  • 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

  • 通过联合重新识别和关注力感知掩模传播实现视频对象分割

    本研究提出了一种使用深度循环网络实现同时分割和追踪视频中物体的方法，结合了时间传播和重新识别模块，以及基于注意力的循环蒙版传播方法，取得了在 DAVIS 2017 基准测试（test-dev 集合）上最高的分割和边缘测量平均值（68.2），优于同一分区上获胜解决方案的全球平均值（66.1）

    Mar, 2018

  • 有效选择高概率正特征实现视频中的无监督物体分割

    本文提出了一种有效的无监督方法，基于高可能的正面特征的自动选择和学习，生成前景对象软分割遮罩

    Apr, 2017

  • 视频的自监督目标中心学习

    本文提出了第一个完全无监督的方法，用于在真实场景的序列中分割多个对象，通过空间绑定对象并将这些槽联系起来，在高级语义特征空间中重建中间帧，解决了效率和规范化问题，成功地在 YouTube 视频中分割了复杂且多变的类别的多个实例。

    Oct, 2023

  • S$^3$Track：自监督跟踪与软分配流

    本文旨在研究不使用任何视频级联标签的自监督多目标跟踪问题，并通过不同 iable 可微分的软目标分配来解决问题，使用时间和多视图数据进行训练，从而获得关于目标的关联伪标签。与大多数依赖于学习特征对应关系预算任务的自监督跟踪方法不同，我们的方法直接优化于复杂情景下的交叉对象关联，为鲁棒的重新识别 MOT 方法提供了一种解决方案，不会受到 Minima 的影响。在 KITTI、Waymo、nuScenes 和 Argoverse 数据集上评估我们的模型，与其他无监督方法相比，一致提高了 nuScenes 上的关联精度（7.8%）。

    May, 2023

  • 通过帧间关注力实现物体传播的时间稳定视频实例分割

    该论文提出了一种通过利用邻帧预测的空间信息并结合时间域中的帧间注意力机制来提高视频实体分割质量的方法，其在 YouTube-VIS 数据集上取得 36.0% 的 mAP，且该方法是完全在线的，不需要使用未来的视频帧。

    Nov, 2021

  • 物体级别视频分割的物体检测、跟踪和运动分割

    该论文提出了一种用于视频中物体分割的方法，结合了帧级物体检测与物体跟踪、运动分割等概念，提取了基于现成检测器的时间一致性物体管，结合运动线索提供视频分割，克服了弱监督 / 无监督视频分割的典型问题，并提供每个对象的精确、时间一致的分割。

    Aug, 2016

  • 利用动态显著性引导的时空传播进行无监督视频目标分割

    本文提出了基于光流和边缘线索的新型显着性估计技术和新型邻域图，用于解决快速运动，运动模糊和遮挡等视频分割的挑战，在 DAVIS，SegTrack v2 和 FBMS-59 数据集中取得了超越深度学习方法的最新成果。

    Sep, 2018

  • 基于数据关联和单阶段检测器的人体实例分割与跟踪

    本文提出了一种新的基于单级探测器的人类视频实例分割方法，采用数据关联和重心采样策略，结合学习目标实例出现和关联的特征，以及创建一个专用于人类视频分割的数据集 PVIS，模拟结果表明其有效性和高效性。

    Mar, 2022