Abstrakt. Med samsegmentering av videoobjekt avses problemet med att samtidigt segmentera en gemensam kategori av objekt från flera videor. De flesta befintliga video co-segmentation metoder antar att alla ramar från alla videor innehåller målobjekt. Tyvärr är detta antagande sällan sant i praktiken, särskilt för stora videoset, och befintliga metoder fungerar dåligt när antagandet överträds. Därför måste alla praktiska videoobjekt medsegmenteringsalgoritm identifiera de relevanta ramar som innehåller målobjektet från alla videor, och sedan samsegmentera objektet endast från dessa relevanta ramar. Vi presenterar en spatiotemporal energiminimering formulering för samtidig video objekt upptäckt och co-segmentering över flera videor. Vår formulering innehåller en spatiotemporal auto-kontext modell, som kombineras med utseende modellering för superpixel märkning. De superpixel-nivå etiketter sprids till ramnivå genom en flera instans öka algoritm med rumsliga resonemang (Spatial-MILBoosting), baserat på vilka ramar som innehåller videoobjektet identifieras. Vår metod behöver bara vara bootstrappad med ram-nivå etiketter för några videoramar (t.ex., oftast 1 till 3) för att ange om de innehåller målobjekt eller inte. Experiment på tre datauppsättningar validerar effektiviteten hos vår föreslagna metod, som är fördelaktig jämfört med den senaste tekniken.
REF presentera en spatio-temporal energiminimering formulering för samtidig upptäckt av videoobjekt och segmentering.
Video Object Discovery and Co-Segmentation with Extremely Weak Supervision
{'venue': 'IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence', 'journal': 'IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}