Nov, 2023

背景同样重要：背景感知的运动引导物体发现

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TL;DR提出了一种背景感知的运动引导对象发现方法，通过利用光流提取的运动对象的遮罩并设计学习机制将其扩展到由移动和静止对象组成的真实前景，并在对象发现过程中隔离背景，从而实现对象发现任务和对象 / 非对象分离的联合学习，为对象发现性能和对象 / 非对象分离建立了强有力的基线。
发现论文，激发创造
  • 发现可移动的物体

    本文针对对象发现这一问题，通过选择动态对象并使用自编码器提取图像特征并加入来自运动分割的弱学习信号，成功地从复杂场景中分离出运动和静止的动态对象，相较于其它抽象特征的方法在 KITTI 数据集上有更好的表现。

    Mar, 2022

  • 学习移动物体的分割

    本文提出了一种基于神经网络的视频分割方法，用于区分视频帧中独立运动的物体，并利用对象运动、外观和时间一致性等多个信息源，通过对数据进行训练得到模型，经过评估表明该模型在 DAVIS、Freiburg-Berkeley 运动分割数据集和 SegTrack 等数据集上表现良好。

    Dec, 2017

  • 低维物体运动多目标发现

    本文提出一种基于像素几何和物体运动模型的运动预测方法，通过将图像分为运动一致的区域并利用深度构建最佳匹配的流场基础来减少从单个图像重建流场的不确定性，并在场景结构和物体运动建模方面取得了最新的结果，同时对预测深度图的评估显示出可靠的单眼深度估计性能。

    Jul, 2023

  • 通过运动分组的自监督视频目标分割

    本研究介绍了一种基于运动线索的分割方法，使用 Transformer 网络结构，采用自我监督的方法进行训练，结果在公共基准测试中表现优异，证明在现有视频分割模型中，对于运动线索的重要性，以及对视觉外观存在潜在偏差的可能性。

    Apr, 2021

  • 运动背叛：通过运动分割发现伪装的物体

    设计了一种计算机体系结构，利用运动信息进行物体分割以发现视频中的伪装对象，并在大规模的 MoCA 视频数据集上证明了其有效性。

    Nov, 2020

  • 学习如何从未标记的视频中检测和分割移动对象

    我们提出了仅从未标记视频中学习的 Mobile Object Detector（MOD-UV），它可以在单张静态图像中检测和分割移动对象，并且在 Waymo Open、nuScenes 和 KITTI 数据集上实现了最先进的无监督移动对象检测性能，而不使用任何外部数据或有监督模型。

    May, 2024

  • 视频中物体发现作为前景运动聚类

    本文提出了一种通过前景运动聚类来为目标发现提供密集分割掩模的方法，利用像素轨迹循环神经网络学习前景像素轨迹的特征嵌入，并通过对像素轨迹进行聚类建立视频帧之间前景对象掩模之间的对应关系，在常用的运动分割数据集上实现了最新的性能表现。

    Dec, 2018

  • 预测运动的非监督视频和图像分割

    本文提出一种融合基于运动和外观的分割方法，利用预测简单运动模式区域对图像分割网络进行监督，使其具备检测和学习静止物体的能力。通过实验发现该方法不仅在无监督视频分割领域表现出色，而且能够适用于包含新颖物体的静态图像分割领域，同时还能够处理多种运动模型和光流基准的影响。

    May, 2022

  • 人体视频生成中增强逼真度的前景与背景动作解耦

    通过采用不同的运动表示方法，我们引入了一种可同时学习前景和背景动力学的技术，该技术通过把它们的运动分离开来。我们的模型在真实世界的视频训练中生成了前景和背景动作之间协调的视频，并通过引入全局特征来扩展视频生成到更长的序列，以确保平滑的连续性。这种方法在产生展示前景动作和反应背景动态的视频方面优于之前的方法。

    May, 2024

  • 实现移动物体的分割

    通过光流作为解释运动信号的底层信号，将移动信息与外观信息相结合，提出一种基于学习的 Spatio-Temporal Grouping 方法，成功地应用于封闭前景物体个体的分割的问题。

    Feb, 2019