Vi segmenterar flytta objekt i videor genom att rangordna spatiotemporala segmentförslag enligt "rörlig objektitet", hur troligt det är att de innehåller ett rörligt objekt. I varje videoram beräknar vi segmentförslag med hjälp av flera figur-mark segmenteringar på per ram rörelsegränser. Vi rankar dem med en Moving Objectness Detector utbildad på bild- och rörelsefält för att upptäcka rörliga objekt och kasta över/under segmenteringar eller bakgrundsdelar av scenen. Vi utökar de topprankade segmenten till spatio-temporala rör med hjälp av slumpmässiga vandrare på rörelseaffiniteter av täta punktbanor. Vår slutliga rankning överträffar konsekvent tidigare segmenteringsmetoder i de två största videosegmenteringsriktmärken som för närvarande finns tillgängliga, för ett antal förslag. Dessutom ökar våra förslag om objekt som rör sig inom ramen upp till 7 procent jämfört med tidigare toppmoderna statiska förslagsmetoder.
I REF presenteras de senaste resultaten av upptäckten av förslag på rörliga objekt per ram.
Learning to segment moving objects in videos
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}