CRVOS：面向视频对象分割的线索精炼网络
计算机视觉与模式识别
2020-06-03 v4
摘要
基于编码器-解码器的半监督视频对象分割（Semi-VOS）方法因其优越的性能而受到广泛关注。然而，其中大多数方法具有复杂的中间网络，这些网络生成强指定符以在具有挑战性的场景下保持鲁棒性，而在处理相对简单的场景时效率很低。为解决此问题，我们提出了一种实时网络——面向视频对象分割的线索精炼网络（CRVOS），它没有任何中间网络，以高效处理这些场景。在本工作中，我们提出了一种简单的指定符，称为线索（Clue），其由前一帧的粗掩码和坐标信息组成。我们还提出了一种新颖的精炼模块，该模块通过使用反卷积层替代双线性上采样层，相比通用模块表现出更优的性能。我们提出的方法在现有方法中具有最快的速度，同时保持了具有竞争力的精度。在 DAVIS 2016 验证集上，我们的方法达到了 63.5 fps 和 81.6% 的 J&F 分数。
引用
@article{arxiv.2002.03651,
title = {CRVOS: Clue Refining Network for Video Object Segmentation},
author = {Suhwan Cho and MyeongAh Cho and Tae-young Chung and Heansung Lee and Sangyoun Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.03651},
year = {2020}
}
备注
ICIP 2020. Code: https://github.com/suhwan-cho/CRVOS