Många av de senaste framgångsrika metoderna för videoobjektsegmentering (VOS) är alltför komplicerade, starkt beroende av finjustering på den första ramen, och / eller är långsamma, och är därför av begränsad praktisk användning. I detta arbete föreslår vi FELVOS som en enkel och snabb metod som inte är beroende av finjustering. För att segmentera en video använder FELVOS en semantisk pixelvis inbäddning tillsammans med en global och lokal matchningsmekanism för att överföra information från den första ramen och från den tidigare ramen av videon till den nuvarande ramen. I motsats till tidigare arbete används vårt inbäddande endast som en intern vägledning för ett konvolutionsnätverk. Vår nya dynamiska segmenteringshuvud gör att vi kan träna nätverket, inklusive inbäddning, end-to-end för flera objekt segmentering uppgift med en kors entropy förlust. Vi uppnår en ny toppmodern videoobjektsegmentering utan finjustering med ett J &F-mått på 71,5 % på DAVIS 2017-valideringssetet. Vi gör våra koder och modeller tillgängliga på https://github.com/tensorflow/ models/tree/master/research/feelvos. * Arbete under praktik på Google Inc. † Nu på Waymo LLC. Enkel snabb end-to-end stark PML [6] OSMN [40] FAVOS [7] Videomatch [17] RGMP [37] FELVOS (våra) PREMVOS [26] OnAVOS [35] 9473
Efter PML och VideoMatch, FELVOS REF utökar pixel-nivå matchningsmekanism genom att dessutom matcha mellan den aktuella ramen och den tidigare ramen.
FEELVOS: Fast End-To-End Embedding Learning for Video Object Segmentation
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}