zero-shot video object segmentation | BriefGPT

关键词zero-shot video object segmentation

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CVPR零样本视频目标分割的深度感知测试时间训练
该研究通过引入测试时培训策略，建立了一个同时进行分割和深度预测任务的单一网络，使用特别设计的深度调制层来有效学习。同时，对于测试时培训过程，模型通过预测不同数据增强下相同帧的一致深度图来进行更新，通过动量和循环的权重更新策略，取得了稳定的改
PDF4 months ago
ICCV同构器：用于零样本视频目标分割的同构变换器
Transformer 模型中，将外观和运动信息简单地串联起来，分别在多个特征阶段进行特征融合，可以明显提高性能，但计算量较大。通过经验分析，我们发现 Transformer 在不同阶段学习到的注意力依赖具有完全不同的特性，于是我们提出了两
PDFa year ago
基于协同注意力传播网络的零样本视频目标分割
本文提出了一种编码器 - 解码器的分层协同传播网络（HCPN），通过多个协同演化并结合平行协同模块（PCM）和跨模态协同模块（CCM）来跟踪和分割前景物体，在公共基准测试中优于所有以前的方法，展示了其在零样本视频对象分割中的有效性。
PDFa year ago
AAAI零样本视频物体分割的运动关注转换
本文介绍了一种新型的动态关注转换网络（MATNet），应用于零样本视频物体分割，它提供了一种利用运动信息加强时空物体表示的新方法。与典型的双流体系结构相比，该模型设计了一种称为动态注意转换（MAT）的不对称注意块，并提出了桥接网络来获得用于
PDF4 years ago
ICCV通过关注图神经网络进行零样本视频物体分割
提出了一种新的关注图神经网络 (AGNN)，用于零样本视频对象分割 (ZVOS)。所提出的 AGNN 将此任务作为视频图上迭代信息融合的过程。通过参数化消息传递，AGNN 能够有效地捕捉和挖掘视频帧之间更丰富和更高阶的关系，因此实现更全面的
PDF4 years ago