Abstrakt. Vi föreslår att lära pixel-nivå segmenteringar av objekt från svagt märkta (taggade) internet-videor. Särskilt, med tanke på en stor samling rå YouTube-innehåll, tillsammans med potentiellt bullriga taggar, vårt mål är att automatiskt generera spatiotemporala masker för varje objekt, som "hund", utan att använda några förtränade objekt detektorer. Vi formulerar detta problem som att lära svagt övervakade klassificeringar för en uppsättning oberoende spatio-temporala segment. De objektfrön som erhålls med hjälp av segment-nivå klassificerare är ytterligare förfinas med hjälp av grafcuts för att generera hög precision objekt masker. Våra resultat, som erhållits genom utbildning på en datauppsättning av 20 000 YouTube-videor svagt taggade i 15 klasser, visar automatisk extraktion av pixel-nivå objektmasker. Utvärderas mot en mark-truthed delmängd av 50.000 ramar med pixel-nivå kommentarer, bekräftar vi att våra föreslagna metoder kan lära sig bra objekt masker bara genom att titta på YouTube.
Hartmann m.fl. Ref formulerade först problemet som att lära svagt övervakade klassificeringar för en uppsättning oberoende spatio-temporala segment.
Weakly Supervised Learning of Object Segmentations from Web-Scale Video
{'venue': 'ECCV Workshops', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}