Segmentering av videoobjekt syftar till att segmentera ett visst objekt genom en videosekvens när det endast ges en kommenterad första bild. Nyligen djupt lärande baserade metoder finner det effektivt att finjustera en allmän-syfte segmentering modell på den kommenterade ramen med hjälp av hundratals iterationer av lutning nedstigning. Trots den höga noggrannhet som dessa metoder uppnår är finjusteringsprocessen ineffektiv och uppfyller inte kraven för verkliga tillämpningar. Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt som använder ett enda framåtpass för att anpassa segmenteringsmodellen till utseendet av ett specifikt objekt. Specifikt, en andra meta neurala nätverk som heter modulator är tränad för att manipulera de mellanliggande skikten av segmenteringsnätet givet begränsad visuell och rumslig information av målobjektet. Experimenten visar att vår strategi är 70× snabbare än finjusterande metoder och uppnår liknande noggrannhet. Vår modell och kod har släppts på https: // github.com/ linjieyangsc/video_ seg.
OSMN REF använder en metod för nätmodulering för att manipulera de mellanliggande skikten i segmenteringsnätet.
Efficient Video Object Segmentation via Network Modulation
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}