PM-VIS+:无视频标注的高性能视频实例分割
计算机视觉与模式识别
2024-07-01 v1
摘要
视频实例分割需要检测、分割并跟踪视频中的物体，通常依赖于高成本的视频标注。本文介绍一种消除视频标注的方法，利用图像数据集。将PM-VIS算法适用于处理边界框和实例级别像素标注。我们引入ImageNet-bbox来补充视频数据集中缺失的类别，提出PM-VIS+算法根据标注类型调整监督。为提升准确度，我们在未标注的视频数据上使用伪掩码和半监督优化技术。该方法在无需手动视频标注的情况下实现了高水平的视频实例分割性能，提供了高性价比的解决方案及视频实例分割应用的新视角。代码将在https://github.com/ldknight/PM-VIS-plus提供。
引用
@article{arxiv.2406.19665,
title = {PM-VIS+: High-Performance Video Instance Segmentation without Video Annotation},
author = {Zhangjing Yang and Dun Liu and Xin Wang and Zhe Li and Barathwaj Anandan and Yi Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.19665},
year = {2024}
}
备注
MIPR 2024