利用全局上下文模块的快速视频目标分割
计算机视觉与模式识别
2020-07-21 v2
摘要
我们开发了一种实时、高质量的半监督视频目标分割算法。其精度与最精确但耗时的在线学习模型相当，而速度类似于精度次优的最快模板匹配方法。该模型的核心组件是一个新颖的全局上下文模块，可有效总结并传播整个视频中的信息。与以往仅使用单帧或少数几帧来引导当前帧分割的方法不同，全局上下文模块使用所有过往帧。不同于先前最先进的时空记忆网络在每个时空位置缓存记忆，全局上下文模块使用固定大小的特征表示。因此，无论视频长度如何，它都使用恒定内存，且大幅节省内存与计算。借助该新颖模块，我们的模型在标准基准上以实时速度取得了顶尖性能。
引用
@article{arxiv.2001.11243,
title = {Fast Video Object Segmentation using the Global Context Module},
author = {Yu Li and Zhuoran Shen and Ying Shan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.11243},
year = {2020}
}
备注
To appear at ECCV 2020