Vi föreslår en ny segmenteringsalgoritm för videoobjekt baserat på pixelnivåmatchning med hjälp av Convolutional Neural Networks (CNN). Vårt nätverk syftar till att skilja målområdet från bakgrunden på grundval av pixel-nivå likhet mellan två objektenheter. Det föreslagna nätverket representerar ett målobjekt med hjälp av funktioner från olika djupskikt för att dra nytta av både rumsliga detaljer och semantisk information på kategorinivå. Dessutom föreslår vi en funktion kompression teknik som drastiskt minskar minneskraven samtidigt som förmågan att funktionsrepresentation. Tvåstegs utbildning (förträning och finjustering) gör att vårt nätverk kan hantera alla målobjekt oavsett kategori (även om objektets typ inte tillhör förträningsdata) eller variationer i dess utseende genom en videosekvens. Experiment på stora datamängder visar hur effektiv vår modell - mot relaterade metoder - är när det gäller noggrannhet, hastighet och stabilitet. Slutligen introducerar vi möjligheten att överföra vårt nätverk till olika domäner, såsom den infraröda datadomänen. Nyligen har Convolutional Neural Networks (CNN) i stor utsträckning tillämpats på olika visionsuppgifter med tanke på deras förmåga att inkapsla semantisk information i själva objektrepresentationsuppgiften. Trots denna fördel har emellertid endast några få försök [4, 20, 10] gjorts för att lösa problem med segmentering av videoobjekt med hjälp av ett CNN.
Yoon och Al. REF skiljer förgrundsobjekten från de pixellika likheterna mellan kandidater och mallar, som mäts genom ett matchande djupt nätverk.
Pixel-Level Matching for Video Object Segmentation Using Convolutional Neural Networks
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}