【综述】《视频目标分割与跟踪》最新39页综述论文,带你了解视频分析进展

2019 年 4 月 24 日 专知
【综述】《视频目标分割与跟踪》最新39页综述论文,带你了解视频分析进展

【导读】目标分割与目标跟踪是计算机视觉领域的基础研究任务,本文为大家带来了这一任务的最新研究综述。


介绍:


随着深度学习的发展,目标分割与目标跟踪任务逐步进入到了实际应用阶段,但曾存在很多关键问题亟需解决,例如当前算法仍然很难处理如遮挡、变形、运动模糊和比例变换问题,前者包含了异构、交互、边缘模糊和形状复杂性,后者在处理对象快速运动、视野和实时性方面较为困难。针对以上问题,研究社区提出了视频对象分割和跟踪的结合方案(Video Object Segmentation and Tracking,VOST),可克服各自的难点,并有效提高性能。VOST可以广泛应用于许多实际应用,如视频摘要、视频压缩,人机交互和自动驾驶汽车。本文旨在全面回顾最先进的相关算法,并将这些方法分为不同的类别,进而讨论未来的趋势。


在本文中,我们首先提供了现有的分类法,包括无监督视频对象分割、半监督视频对象分割、基于分段的跟踪方法等;其次,我们讨论了不同技术方法,并总结了相关视频数据集,同时整理了各种评估指标;最后,讨论了此类任务未来的发展方向。


VOST方法分类:


数据集汇总:

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附综述全文:

-END-

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目标分割和目标跟踪是计算机视觉领域的基础研究领域。这两个主题很难处理一些常见的挑战,如遮挡、变形、运动模糊、缩放变化等。前者包含异构对象、交互对象、边缘模糊性和形状复杂性;后者在处理快速运动、不可见和实时处理方面存在困难。结合视频目标分割和跟踪两个问题,可以克服各自的困难,提高视频目标的性能。VOST可广泛应用于视频摘要、高清视频压缩、人机交互、无人驾驶汽车等实际应用中。本综述旨在提供最先进的VOST方法的全面回顾,将这些方法分类为不同的类别,并确定新的趋势。首先,我们将VOST方法大致分为视频对象分割(VOS)和基于分割的对象跟踪(SOT)。根据分割和跟踪机制,将每个类别进一步划分为不同的类型。在此基础上,给出了各时间节点的代表性VOS和SOT方法。其次,对不同方法的技术特点进行了详细的讨论和概述。第三,总结了相关视频数据集的特点,并给出了各种评价指标。最后,我们指出了一系列有趣的工作,并得出了自己的结论。

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