Abstract-Vi presenterar en ny patchbaserad probabilistisk grafisk modell för halvövervakad videosegmentering. I hjärtat av vår modell finns en timlig trädstruktur som länkar samman fläckar i intilliggande ramar genom videosekvensen. Detta gör det möjligt att dra exakta slutsatser om pixeletiketter utan att ta till traditionell kort tid fönsterbaserad videobehandling eller ögonblickligt beslutsfattande. Ingången till vår algoritm är märkt nyckelram(ar) av en videosekvens och utdata är pixel-wise etiketter tillsammans med deras förtroende. Vi föreslår en effektiv slutledning som utför exakt slutledning över timliga trädet, och valfritt en per ram etikett utjämning steg med loopy BP, för att uppskatta pixel-wise etiketter och deras bakre. Dessa posterior används för att lära pixel unaries genom att träna en Random Decision Forest på ett halvövervakat sätt. Dessa unaries används i en andra iteration av märkning inference för att förbättra segmenteringskvaliteten. Vi demonstrerar effektiviteten i vår föreslagna algoritm med hjälp av flera kvalitativa och kvantitativa tester på både förgrunds-/bakgrunds- och flerklassiga videosegmenteringsproblem med hjälp av allmänt tillgängliga och våra egna datauppsättningar. Index Terms-Semi-övervakad video segmentering, etikettutbredning, blandning av träd grafisk modell, trädstrukturerade videomodeller, strukturerad variationsinferens
I REF presenteras en patchbaserad probabilistisk grafisk modell för halvövervakad VOS, som använder en timlig trädstruktur för att länka patchar i intilliggande ramar för att exakt sluta pixeletiketter i video.
Semi-Supervised Video Segmentation Using Tree Structured Graphical Models
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}