Vi föreslår en kontradiktorisk kontextuell modell för att upptäcka rörliga föremål i bilder. Ett djupt neuralt nätverk utbildas för att förutsäga det optiska flödet i en region med hjälp av information från alla andra än den regionen (kontext), medan ett annat nätverk försöker göra sådana sammanhang så oinformativt som möjligt. Resultatet är en modell där hypoteser naturligt konkurrerar med inget behov av explicit legalisering eller hyperparameter tuning. Även om vår metod inte kräver någon som helst övervakning, överträffar den flera metoder som är förtränade på stora kommenterade datauppsättningar. Vår modell kan ses som en generalisering av klassisk variationsgenerativ regionbaserad segmentering, men på ett sätt som undviker explicit legalisering eller lösning av partiella differentialekvationer vid körtid. Vi släpper alla våra koder och utbildade nätverk. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Yang m.fl. REF föreslår en kontradiktorisk kontextuell modell för att segmentera flytta objekt från kameran.
Unsupervised Moving Object Detection via Contextual Information Separation
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}