I detta papper illustrerar vi hur man utför både visuell objektspårning och halvövervakade videoobjekt segmentering, i realtid, med en enda enkel metod. Vår metod, dubbade SiamMask, förbättrar den offline träning förfarande populära fullt-konvolutionella Siamese metoder för objektspårning genom att öka sin förlust med en binär segmentering uppgift. När SiamMask har utbildats förlitar han sig enbart på en enda banderoll och arbetar på nätet, producerar klass-agnostiska objektsegmenteringsmasker och roterar banderoller vid 55 bilder per sekund. Trots dess enkelhet, mångsidighet och snabba hastighet ger vår strategi oss möjlighet att etablera en ny toppmodern bland realtids trackers på VOT-2018, samtidigt som vi visar konkurrenskraftiga prestanda och den bästa hastigheten för semiövervakade video objekt segmentering uppgift på DAVIS-2016 och DAVIS-2017. Projektets webbplats är http://www. Robotar.ox.ac.uk/  tillqwang/SiamMask.
Dessutom kombinerar SiamMask REF den fullt-konvolutionella Siamese tracker med en binär segmenteringshuvud för korrekt spårning.
Fast Online Object Tracking and Segmentation: A Unifying Approach
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}