Objektförslag för att upptäcka rörliga eller statiska videoobjekt måste ta upp frågor som hastighet, minne komplexitet och tidskonsistens. Vi föreslår en effektiv produktionsmetod för videoobjekt (VOP) och visar dess effektivitet när det gäller att lära sig en bättre videoobjektdetektor. En djuplärande baserad videoobjektdetektor som lärt sig med hjälp av det föreslagna VOP uppnår toppmodern detektionsprestanda på Youtube-Objects-datasetet. Vi föreslår vidare ett kluster av VOP som effektivt kan användas för att upptäcka föremål i video på ett strömmande sätt. I motsats till att tillämpa per-frame convolutional neural network (CNN) baserad objektdetektion, vår föreslagna metod kallas Objekt i Video Enabler thRough LAbel Propagation (UVSLAP) behöver att klassificera endast en liten del av alla kandidatförslag i varje videoram genom strömmande kluster av objektförslag och klass-märkning förökning. Källkod för VOP-kluster finns på https://github. Com/subtri/streaming_VOP_clustering.
Tripathi m.fl. I REF infördes en metod för att upptäcka förökningsobjekt.
Detecting temporally consistent objects in videos through object class label propagation
{'venue': '2016 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2016 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}