深入探究半监督视频目标分割中的循环机制
计算机视觉与模式识别
2020-10-26 v1
摘要
在本文中，我们解决了当前视频目标分割流程中的若干不足。首先，将循环机制引入标准半监督过程以产生更鲁棒的表示。通过依赖起始帧中准确的参考掩码，我们表明可以缓解误差传播问题。接下来，我们引入一个简单的梯度校正模块，将离线流程扩展为在线方法，同时保持前者的效率。最后，我们基于梯度校正开发了循环有效感受野（cycle-ERF），为分析对象特定感兴趣区域提供了新视角。我们在 DAVIS17 和 Youtube-VOS 等具有挑战性的基准上进行了全面实验，表明循环机制有利于分割质量。
引用
@article{arxiv.2010.12176,
title = {Delving into the Cyclic Mechanism in Semi-supervised Video Object Segmentation},
author = {Yuxi Li and Ning Xu and Jinlong Peng and John See and Weiyao Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.12176},
year = {2020}
}
备注
13 pages, 10 figures