I detta dokument undersöker vi principerna för att inbädda lärande mellan den givna referensen och den förutsedda sekvensen för att ta itu med den utmanande halvövervakade videoobjekt segmentering. Olika från tidigare praxis som bara utforska inbäddning lärande med hjälp av pixlar från förgrundsobjekt (s), vi anser att bakgrunden bör behandlas lika och därmed föreslå samverkande videoobjekt segmentering av Foreground-Background Integration (CFBI) metod. Vår CFBI inför implicit funktionen inbäddning från målet förgrundsobjektet och dess motsvarande bakgrund att vara kontrasterande, främja segmentering resultaten i enlighet därmed. Med funktionen inbäddad från både förgrund och bakgrund, vår CFBI utför matchningsprocessen mellan referensen och den förutsagda sekvensen från både pixel- och instansnivåer, vilket gör CFBI vara robust till olika objektvågar. Vi utför omfattande experiment på tre populära riktmärken, d.v.s. DAVIS 2016, DAVIS 2017 och YouTube-VOS. Vår CFBI uppnår prestanda (J &F) på 89,4%, 81,9%, respektive 81,0%, överträffar alla andra state-of-the-art metoder. Kod kommer att finnas tillgänglig på https://github.com/z-x-yang/CFBI.
Genom att beakta förgrunds-bakgrundsintegration uppnår CFBI Ref den nya tekniken.
Collaborative Video Object Segmentation by Foreground-Background Integration
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}