Abstract-Video salthalt, som syftar till att uppskatta en enda dominerande objekt i en sekvens, erbjuder starka objekt nivå ledtrådar för oövervakade video objekt segmentering. I detta papper presenterar vi en geodesisk avståndsbaserad teknik som ger tillförlitlig och temporalt konsekvent saltmätning av superpixlar som en föregångare för pixelvis märkning. Med hjälp av oriktade intra-frame och interframe grafer konstruerade från spatiotemporala kanter eller utseende och rörelse, och ett skelett abstraktion steg för att ytterligare förbättra saliency uppskattningar, formulerar vår metod pixel-wise segmentering uppgift som ett energiminimering problem på en funktion som består av unary termer av globala förgrunds- och bakgrundsmodeller, dynamiska lägesmodeller, och parvis termer av etikett jämnhet potentialer. Vi utför omfattande kvantitativa och kvalitativa experiment på referensdatauppsättningar. Vår metod uppnår överlägsen prestanda i jämförelse med den senaste tekniken när det gäller noggrannhet och hastighet.
Och i REF, de ytterligare förstärkte hälsa uppskattningar med ett skelett abstraktion steg.
Saliency-Aware Video Object Segmentation
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}