Applicationsnivå videoobjekt segmentering är en viktig teknik för videoredigering och komprimering. För att fånga temporal samstämmighet, i detta papper, utvecklar vi MaskRNN, ett återkommande neuralt nät tillvägagångssätt som smälter samman i varje ram utgången av två djupa nät för varje objekt exempel - ett binärt segmenteringsnät som ger en mask och ett lokaliseringsnät som ger en avgränsande låda. På grund av den återkommande komponenten och lokalisering komponenten, vår metod kan dra nytta av långsiktiga tidsmässiga strukturer av videodata samt avvisa avvikande. Vi validerar den föreslagna algoritmen på tre utmanande referensdataset, DAVIS-2016-datasetet, DAVIS-2017-datasetet och Segtrack v2-datasetet som uppnår toppmoderna prestanda på alla.
I REF, ett återkommande neuralt nät tillvägagångssätt föreslås att sammansmälta resultaten av en binär segmentering nät ger en mask och en localization nät ger en avgränsande låda för varje objekt instans i varje ram, som är i stånd att dra nytta av långsiktiga tidsmässiga strukturer av videodata samt avvisa utliers.
MaskRNN: Instance Level Video Object Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}