ICCVSep, 2021

视频对应学习的联合时空图中的邻居关系建模

TL;DR本研究提出了一种自监督学习方法,从未标记的视频中学习可靠的视觉对应关系。 所提出的方法将对应关系形式化为在联合空间 - 时间图中寻找路径的过程,并在此基础上利用循环一致性来识别图像中的动态对象,从而实现了中心 - 邻居对之间的潜在关联学习。实验结果表明,该方法在视频对象传播、部分传播和姿态关键点跟踪等各种视觉任务上均表现出色,并且优于某些针对特定任务设计的全监督算法。