Abstrakt. Oförutsedd inlärning kräver ett grupperingssteg som definierar vilka data som hör ihop. Ett naturligt sätt att gruppera i bilder är segmentering av objekt eller delar av objekt. Medan ren nedifrån-och-upp segmentering från statiska signaler är väl känt för att vara tvetydiga på objektnivå, historien ändras så snart objekten rör sig. I detta dokument presenterar vi en metod som använder långsiktiga punktbanor baserade på tätt optiskt flöde. Definiera parvisa avstånd mellan dessa banor gör det möjligt att gruppera dem, vilket resulterar i temporalt konsekvent segmenteringar av rörliga objekt i en videobild. I motsats till multi-body factorization, punkter och även hela objekt kan visas eller försvinna under skottet. Vi tillhandahåller ett referensdataset och en utvärderingsmetod för denna hittills avslöjade inställning.
I REF samlas långsiktiga punktbanor baserade på tätt optiskt flöde i tidssammanhängande rörelsesegment.
Object segmentation by long term analysis of point trajectories
{'venue': 'In Proc. European Conference on Computer Vision', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}