Vi föreslår en metod för oövervakad segmentering av videoobjekt genom att överföra den kunskap som är inkapslad i bildbaserade nätverk. Exemplet inbäddning nätverk producerar en inbäddning vektor för varje pixel som gör det möjligt att identifiera alla pixlar som tillhör samma objekt. Även tränas på statiska bilder, instansen inbäddningar är stabila över på varandra följande videoramar, vilket gör att vi kan länka ihop objekt över tid. Således anpassar vi instansnätverken som är utbildade på statiska bilder till videoobjektsegmentering och införlivar inbäddningar med objektitet och optiska flödesfunktioner, utan modellomskolning eller finjustering online. Den föreslagna metoden överträffar toppmoderna oövervakade segmenteringsmetoder i DAVIS-datasetet och FBMS-datasetet.
IET REF överför instansen inbäddning lärt från statiska bilder för att identifiera det rörliga objektet.
Instance Embedding Transfer to Unsupervised Video Object Segmentation
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}