Vi presenterar Video Graph-Shifts (VGS) metod för att effektivt införliva tidskonsistens i MRF energiminimering för flerklassiga videoobjekt segmentering. I motsats till tidigare metoder undviker våra dynamiska tidslänkar de beräkningsmässiga omkostnaderna för att använda en fullt ansluten spatiotemporal MRF, samtidigt som vi fortfarande kan hantera osäkerheterna i de exakta inter-frame pixel korrespondensproblemen. De dynamiska tidslänkarna initieras flexibelt för att balansera mellan hastighet och noggrannhet, och revideras automatiskt när en etikettändring (shif t) inträffar under energiminimeringsprocessen. Vi visar i referensdatabasen CamVid och vår egen wintry driving dataset att VGS förbättrar frågan om temporalt inkonsekvent segmentering effektivt-förstärkningar upp till 5% till 10% för de semantiska klasser med hög intraklass varians. Dessutom bearbetar VGS varje ram vid pixelupplösning på ungefär en sekund, vilket ger ett praktiskt sätt att modellera komplexa probabilistiska relationer i videor och lösa det i nära realtid.
Vi kan också använda en video graf-shifts (VGS)algoritm för att hantera multi-klass video-objekt segmentering REF.
Temporally consistent multi-class video-object segmentation with the Video Graph-Shifts algorithm
{'venue': '2011 IEEE Workshop on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2011 IEEE Workshop on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}