Semantisk segmentering har nyligen bevittnat stora framsteg, men det mesta av det tidigare arbetet var inriktat på att förbättra segmenteringen av enskilda bilder. I det här dokumentet introducerar vi en ny metod för att implicit utnyttja tidsdata i videor för online-segmentering. Denna design får en sekvens av på varandra följande videoramar och utgångar segmenteringen av den sista ramen. Konvolutionella gated återkommande nätverk används för den återkommande delen för att bevara rumsliga anslutningar i bilden. Denna arkitektur testas för både binära och semantiska videosegmenteringsuppgifter. Experiment genomförs på de senaste riktmärkena i SegTrack V2, Davis, Camvid och Synthia. Genom att använda återkommande helt konvolutionella nätverk förbättrades baslinjenätets prestanda i alla våra experiment. Nämligen 5 % och 3 % förbättring av F-måttet i SegTrack2 respektive Davis, 5,7 % respektive 1,6 % förbättring av genomsnittlig IoU i Synthia och Camvid. Därför kan RFCN-nätverk ses som en metod för att förbättra alla baslinjesegmenteringsnätverk genom att inbädda dem i en återkommande modul som använder tidsdata.
Siam m.fl. REF undersökte konvolutional portad återkommande arkitektur (convGRU) för videosegmentering.
Convolutional gated recurrent networks for video segmentation
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}