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.
MaskRNN REF använder ett återkommande neuralt nätverk för att sammansmälta utdata från två djupa nätverk.
MaskRNN: Instance Level Video Object Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}