Abstrakt. Vi presenterar ett tillvägagångssätt för objektsegmentering i videor som kombinerar objektdetektering på ramnivå med koncept från objektspårning och rörelsesegmentering. Inflygningen extraherar tidsmässigt konsekventa objektrör baserade på en off-the-shälf-detektor. Förutom klassetiketten för varje rör, ger detta en plats innan som är oberoende av rörelse. För den slutliga videosegmenteringen kombinerar vi denna information med motionssignaler. Metoden övervinner de typiska problemen med svagt övervakad/oövervakad videosegmentering, såsom scener utan rörelse, dominerande kamerarörelse och objekt som rör sig som enhet. I motsats till de flesta spårningsmetoder, ger det en exakt, temporalt konsekvent segmentering av varje objekt. Vi rapporterar resultat på fyra videosegmenteringsdataset: YouTube Objects, SegTrackv2, egoMotion och FBMS.
D m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. I REF presenteras ett segmenteringssystem för videoobjekt baserat på svagt övervakad metod.
Object Detection, Tracking, and Motion Segmentation for Object-level Video Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}