Detta papper tar upp problemet med att automatiskt lokalisera dominerande objekt som spatio-temporala rör i en bullrig samling av videor med minimal eller ingen övervakning. Vi formulerar problemet som en kombination av två kompletterande processer: upptäckt och spårning. Den första etablerar korrespondenser mellan framträdande regioner över videor, och den andra associerar liknande objekt regioner inom samma video. Intressant nog upptäcker vår algoritm också den implicita topologin av ramar som förknippas med fall av samma objektklass över olika videor, en roll som normalt lämnas till tillsynsinformation i form av klassetiketter i konventionella bild- och videoförståelsemetoder. I själva verket, som framgår av våra experiment, vår metod kan hantera videosamlingar med flera objekt klasser, och avsevärt överträffar toppmoderna i colocalization, även om det tar itu med ett bredare problem med mycket mindre övervakning. * WILLOW projektteam, Département d'Informatique de l'Ecole Normale Supérieure, ENS/Inria/CNRS UMR 8548. † LEAR projektteam, Inria Grenoble Rhône-Alpes, Laboratoire Jean Kuntzmann, CNRS, Univ. Grenoble Alpes, Frankrike. Jag vill att du ska vara säker på att du är säker på att du har rätt.
I REF formuleras kodifieringsprocessen som en kombination av att upprätta överensstämmelser mellan framträdande regioner över videofilmer och att koppla samman liknande objektregioner inom samma video.
Unsupervised Object Discovery and Tracking in Video Collections