En stor utmaning i videosegmentering är att förgrundsobjektet kan röra sig snabbt i scenen samtidigt som dess utseende och form utvecklas över tiden. Medan parvisa potentialer som används i grafbaserade algoritmer hjälper jämna etiketter mellan angränsande (super)pixlar i rum och tid, de erbjuder bara en myopisk bild av konsekvens och kan vilseledas av inter-frame optiska flödesfel. Vi föreslår en högre ordning supervoxel etikett konsistens potential för semi-övervakad förgrund segmentering. Med tanke på en inledande ram med manuell annotering för förgrundsobjektet, sprider vår strategi förgrundsregionen genom tiden, och utnyttjar supervoxlar nedifrån och upp för att vägleda sina beräkningar mot långsiktiga sammanhängande regioner. Vi validerar vår strategi för tre utmanande datauppsättningar och uppnår toppmoderna resultat.
I synnerhet föreslog REF en metod som använder supervoxlar för att övervinna den myopiska synen på konsekvens i parvisa potentialer genom att införliva ytterligare supervoxel-nivå högre-order potential.
Supervoxel-Consistent Foreground Propagation in Video
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}