Vi föreslår en teknik som sprider information vidare via videodata. Metoden är begreppsmässigt enkel och kan tillämpas på uppgifter som kräver spridning av strukturerad information, såsom semantiska etiketter, baserade på videoinnehåll. Vi föreslår ett videoförökningsnätverk som behandlar videoramar på ett anpassningsbart sätt. Modellen tillämpas online: den sprider information framåt utan att behöva komma åt framtida ramar. I synnerhet kombinerar vi två komponenter, ett tidsmässigt bilateralt nätverk för tät och videoadaptiv filtrering, följt av ett rumsligt nätverk för att förfina funktioner och ökad flexibilitet. Vi presenterar experiment på videoobjekt segmentering och semantisk video segmentering och visar ökad prestanda jämfört med de bästa tidigare uppgiftsspecifika metoder, samtidigt som den har gynnsam körtid. Dessutom demonstrerar vi vår strategi på ett exempel regression uppgift färgspridning i en gråskala video.
Jampani m.fl. REF föreslår ett videoutbredningsnät (VPN) som tillämpar inlärda bilaterala filtreringsåtgärder för att sprida information över videoramar.
Video Propagation Networks
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}