基于提案的语义视频对象分割中的上下文传播

本文提出了一种新颖的方法，用于在视频中学习语义上下文关系，以实现语义对象分割。我们的算法从视频对象提案中派生语义上下文，这些提案编码了对象在时空域上的关键演化以及对象之间的关系。这些语义上下文被传递到整个视频中，以估计所有局部超像素对之间的成对上下文，并集成到条件随机场中作为成对势，推断每个超像素的语义标签。实验表明，我们的上下文学习和传播模型在语义视频对象分割中解决视觉歧义的鲁棒性优于当前最先进的方法。