Problemet med segmentering av videoobjekt kan bli extremt utmanande när flera instanser samexisterar. Även om varje instans kan uppvisa stor skala och posera variationer, problemet förvärras när fallockludera varandra orsakar fel i spårning. I denna studie formulerar vi ett djupt återkommande nätverk som kan segmentera och spåra objekt i video samtidigt genom sin tidskontinuitet, men ändå kan identifiera dem igen när de återkommer efter en långvarig ocklusion. Vi kombinerar både tidsförökning och återidentifieringsfunktioner till ett enda ramverk som kan tränas end-to-end. I synnerhet presenterar vi en om-identifiering modul med mallexpansion för att hämta saknade objekt trots deras stora utseende förändringar. Dessutom bidrar vi med en ny uppmärksamhetsbaserad återkommande maskutbredningsstrategi som är robust för distraktorer som inte tillhör målsegmentet. Vårt tillvägagångssätt uppnår ett nytt toppmodernt globalt medelvärde (Regional Jaccard and Boundary F measure) på 68,2 på det utmanande DAVIS 2017-riktmärket [28] (test-dev set), som överträffar den vinnande lösningen [21] som uppnår ett globalt medelvärde på 66.1 på samma partition 1.
DyeNet REF kombinerar en dubbelriktad maskutbredning och en ReID-modul för att hämta saknade objekt till ett enda nätverk.
Video Object Segmentation with Joint Re-identification and Attention-Aware Mask Propagation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}