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利用自监督学习检测跟踪器错误，以最小人工参与收集始终高质量的物体轨迹
我们提出了一个混合框架，通过将自动化目标跟踪器与少量人工输入相结合，可以持续产生高质量的物体跟踪。我们的方法利用无标签视频上的自我监督学习，学习适合目标物体的表示，并使用该表示主动监视其跟踪区域，并在跟踪器失效时决策是否需要人工重新定位目标
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2 months ago
CVPR
PnPNet: 带有循环追踪的端到端感知与预测
我们提出了 PnPNet，这是一种针对自动驾驶车辆中的联合感知和运动预测问题的端到端模型，通过在线生成物体轨迹并利用轨迹级特征进行运动预测，PnPNet 在两个大规模驾驶数据集上得到了验证，并显示了比现有技术更好的遮挡恢复和更准确的未来预测
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4 years ago
视频物体分割的提议生成、精化和合并
我们提出了一种名为 PReMVOS 的半监督视频对象分割算法，它将问题分为生成准确的对象分割掩码提案和选择和合并这些提案成为准确且时间上连续的像素级对象轨迹，并在同时处理跨视频序列分割多个对象的困难问题方面取得了最先进的结果。
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6 years ago
视频输入句子输出
该研究提出了一个系统，可以从视频中提取事件信息，生成谓语动词，名词短语，形容词修饰语等语言单元，以描述事件中的动作、参与物体、空间关系、特征等，并需要进行事件识别以恢复对象轨迹、角色分配和身体姿势的变化。
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12 years ago
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