Abstract-Video Object Segmentation, och videobehandling i allmänhet, har historiskt dominerats av metoder som bygger på tidskonsistens och redundans i på varandra följande videoramar. När den tidsmässiga jämnheten plötsligt bryts, till exempel när ett föremål ocluded, eller vissa ramar saknas i en sekvens, kan resultatet av dessa metoder försämras avsevärt. I detta dokument undersöks det ortogonala tillvägagångssättet att bearbeta varje ram oberoende, dvs. att bortse från tidsinformationen. I synnerhet tar det itu med uppgiften att halvövervaka videoobjekt segmentering: separation av ett objekt från bakgrunden i en video, med tanke på dess mask i den första ramen. Vi presenterar Semantic One-Shot Video Object Segmentation (OSVOS S ), baserat på en helt konvolutionell neurala nätverk arkitektur som kan successivt överföra generisk semantisk information, inlärd på ImageNet, till uppgiften för förgrund segmentering, och slutligen att lära sig utseendet av en enda kommenterad objekt i testsekvensen (därav ett skott). Vi visar att exempel-nivå semantisk information, när den kombineras effektivt, dramatiskt kan förbättra resultaten av vår tidigare metod, OSVOS. Vi utför experiment på två senaste enstaka objekt video segmenteringsdatabaser, som visar att OSVOS S är både den snabbaste och mest exakta metoden i toppmoderna. Experiment på multi-objekt video segmentering visar att OSVOS S får konkurrenskraftiga resultat.
OSVOS-S REF överför däremot i tur och ordning generisk, förtränad, semantisk information till uppgiften att segmentera videoobjekt genom att lära sig utseendet av det kommenterade (enkel) objektet i testsekvensen.
Video Object Segmentation without Temporal Information
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}