I detta dokument föreslås en modell för djupt lärande för att effektivt upptäcka framträdande regioner i videofilmer. Den tar upp två viktiga frågor: 1) djup video saliency modell utbildning med avsaknad av tillräckligt stora och pixel-wise kommenterade videodata, och 2) snabb video saliency utbildning och detektion. Det föreslagna nätverket för djup videoljud består av två moduler för att fånga den rumsliga respektive tidsmässiga informationen. Den dynamiska Saliency-modellen, som explicit införlivar Saliency-skattningar från den statiska Saliency-modellen, producerar direkt spatiotemporal saliensinferens utan tidskrävande optisk flödesberäkning. Vi föreslår vidare en ny teknik för dataförstärkning som simulerar videoträningsdata från befintliga annoterade bilddataset, vilket gör det möjligt för vårt nätverk att lära sig mångsidig information och förhindrar överexekvering med det begränsade antalet träningsvideor. Genom att använda våra syntetiska videodata (150K-videosekvenser) och riktiga videor, lär sig vår modell för djup videolägsenhet framgångsrikt både rumsliga och temporala salthalter, vilket ger en exakt spatiotemporal salthaltsberäkning. Vi avancerar state-of-the-art på DAVIS dataset (MAE av.06) och FBMS dataset (MAE av.07), och gör det med mycket förbättrad hastighet (2fps med alla steg). Index Terms-Video salthalt, djupinlärning, syntetisk video data, framträdande objekt upptäckt, helt konvolutionell nätverk.
W Wang et al REF använder FCN för att fånga den rumsliga och temporala salientinformationen i detektionen av videorelativt objekt.
Video Salient Object Detection via Fully Convolutional Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 27, No. 1, pp 38-49, 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}