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.
Något relaterat är metoden för REF, där långsiktiga banor extraheras med hjälp av tät optiskt flöde.
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']}