Vi introducerar en ny halvövervakad videosegmenteringsmetod baserad på en effektiv videorepresentation, kallad "super-trajectory". Varje super-trajectori motsvarar en grupp kompakta banor som uppvisar konsekventa rörelsemönster, liknande utseende och nära spatiotemporala relationer. Vi skapar banor med en probabilistisk modell som hanterar ocklusioner och drifter på ett robust och naturligt sätt. För att på ett tillförlitligt sätt gruppera banor, antar vi en modifierad version av densiteten toppar baserade kluster algoritm som gör det möjligt att fånga rika spatiotemporala relationer bland banor i klusterprocessen. Den presenterade videorepresentationen är tillräckligt diskriminerande för att korrekt sprida de första kommentarerna i den första ramen på de återstående videoramarna. Omfattande experimentell analys av utmanande riktmärken visar att vår metod kan skilja målobjekten från komplexa bakgrunder och till och med återidentifiera dem efter ocklusioner.
REF kluster angränsande banor för att skapa super-banor, som tillsammans med mask av den första ramen används för video segmentering.
Super-Trajectory for Video Segmentation
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}