【CVPR2020-微软-CMU】视频物体分割的一种直推方法,Video Object Segmentation

2020 年 4 月 16 日 专知

半监督视频对象分割的目的是在给定第一帧掩码的情况下,将目标对象从视频序列中分离出来。大多数当前流行的方法利用来自其他领域(如光流和实例分割)训练的附加模块的信息,因此它们在共同基准上不能与其他方法相比。为了解决这个问题,我们提出了一个简单但强大的转换方法,其中不需要额外的模块、数据集和专门的架构设计。我们的方法采用了一种基于嵌入空间中特征相似性的像素标签前向传递的标签传播方法。与其他传播方法不同的是,我们的传播方法是将时间信息以一种整体的方式进行传播,这种传播方式考虑了对象的长期表观。此外,我们的方法需要很少的额外计算开销,并且运行速度很快。

https://arxiv.org/abs/2004.07193


专知便捷查看

便捷下载,请关注专知公众号(点击上方蓝色专知关注)

  • 后台回复“VOS” 就可以获取【CVPR2020-微软-CMU】视频物体分割的一种直推方法,Video Object Segmentation》专知下载链接

专知,专业可信的人工智能知识分发,让认知协作更快更好!欢迎注册登录专知www.zhuanzhi.ai,获取5000+AI主题干货知识资料!
欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群,获取最新AI专业干货知识教程资料和与专家交流咨询
点击“ 阅读原文 ”,了解使用 专知 ,查看获取5000+AI主题知识资源
登录查看更多
0

相关内容

【CVPR2020-旷视】DPGN:分布传播图网络的小样本学习
专知会员服务
26+阅读 · 2020年4月1日
UPSNet: A Unified Panoptic Segmentation Network
Arxiv
3+阅读 · 2019年1月12日
Zero-Shot Object Detection
Arxiv
9+阅读 · 2018年7月27日
Arxiv
6+阅读 · 2018年6月21日
Arxiv
6+阅读 · 2018年3月29日
Arxiv
3+阅读 · 2018年3月5日
VIP会员
相关VIP内容
【CVPR2020-旷视】DPGN:分布传播图网络的小样本学习
专知会员服务
26+阅读 · 2020年4月1日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员