Vi tar itu med uppgiften att halvövervaka videoobjekt segmentering, dvs... segmentera pixlar som tillhör ett objekt i en video med hjälp av marksanning pixel mask för den första ramen. Vi bygger på den nyligen införda en-shot video objekt segmentering (OSVOS) metod som använder ett förtränat nätverk och finjusterar det på den första ramen. Samtidigt uppnå imponerande prestanda, vid testtid OSVOS använder finjusterade nätverket i oförändrad form och kan inte anpassa sig till stora förändringar i objektets utseende. För att övervinna denna begränsning föreslår vi Online Adaptive Video Object Segmentation (OnAVOS) som uppdaterar nätverket online med hjälp av utbildningsexempel valda utifrån nätverkets förtroende och den rumsliga konfigurationen. Dessutom lägger vi till ett förträningssteg baserat på objektitet, som lärs ut på PASCAL. Våra experiment visar att båda förlängningarna är mycket effektiva och förbättrar den senaste tekniken på DAVIS till en skärningspunkt-över-union poäng på 85,7%.
Efter det, Voigtlaender et al. REF förbättrar OSVOS-metoden genom att uppdatera nätverket online med hjälp av utbildningsexempel som väljs utifrån nätverkets förtroende och den rumsliga konfigurationen.
Online Adaptation of Convolutional Neural Networks for Video Object Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}