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视频对象分割的一次性训练
本论文提出了一种视频目标分割 (VOS) 的新的一次性训练框架，只需要一个标记的帧来训练，并适用于大多数最先进的 VOS 网络。通过双向训练，我们得到了一个令人满意的 VOS 网络，仅使用了 YouTube-VOS 和 DAVIS 数据集的
PDFa month ago
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
PDF2 months ago
OneVOS: 统一视频对象分割的全能变压器框架
在这篇论文中，我们提出了 OneVOS，这是一个使用全新的 All-in-One Transformer 将 VOS 核心组件统一起来的框架。我们通过将帧、掩码和多个对象的所有特征建模为 Transformer tokens，通过灵活的注意
PDF4 months ago
ICCV简化框架下可扩展的视频对象分割
本研究提出了一种可扩展的简化 VOS（SimVOS）框架，通过利用单个转换器主干进行联合特征提取和匹配，从而实现了针对准确遮罩预测的更好的目标感知特征学习。实验证明，SimVOS 在流行的视频对象分割基准测试中取得了最先进的结果，即 DAV
PDF10 months ago
ICLRVOS：通过虚拟异常点合成学习未知领域
VOS 是一种新的框架，用于通过自适应合成虚拟离群值，在训练期间能够有意义地规范模型的决策边界，包括在特征空间中从类条件分布进行虚拟离群值取样，同时引入一种新的未知感知训练目标，与 ID 数据和合成离群数据之间的不确定性空间进行反向塑形，V
PDF2 years ago
基于静态图像学习的视频目标重新分割的高级目标描述符
HODOR 通过利用静态图像的标注信息，将对象实例和场景信息编码为高级描述符，并可在不同帧中重新分割这些对象，从而在 DAVIS 和 YouTube-VOS 基准测试中取得了最先进的性能。
PDF3 years ago
基于文献计量学的两个技术的比较：多维尺度和 VOS
本研究比较了使用多维缩放和 VOS 两种技术构建文献计量地图，理论和实验分析得出 VOS 比多维缩放更能更准确地显示数据集。
PDF14 years ago