Detta papper strävar efter pixel-nivå segmentering av aktörer och deras åtgärder i videoinnehåll. Olika från befintliga verk, som alla lär sig att segmentera från en fast vokabulär av skådespelare och actionpar, vi drar slutsatsen segmenteringen från en naturlig språkinmatning mening. Detta gör det möjligt att skilja mellan finkorniga aktörer i samma superkategori, identifiera aktörer och handlingsinstanser, och segmentpar som är utanför skådespelaren och action vokabulär. Vi föreslår en full-konvolutionell modell för pixel-nivå skådespelare och åtgärd segmentering med hjälp av en kodare-dekoder arkitektur optimerad för video. För att visa potentialen av skådespelare och actionvideo segmentering från en mening, utökar vi två populära skådespelare och action dataset med mer än 7 500 naturliga språkbeskrivningar. Experiment visar kvaliteten på de meningsstyrda segmenteringarna, vår modells generaliseringsförmåga och dess fördel för den traditionella aktörs- och aktionssegmenteringen jämfört med den senaste tekniken.
Gavrilyuk m.fl. Ref infer pixel-nivå segmentering av en aktör och dess åtgärd i video från ett naturligt språk ingång mening.
Actor and Action Video Segmentation from a Sentence
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}