用于实时视频目标分割的状态感知跟踪器
计算机视觉与模式识别
2020-03-03 v1
摘要
在本工作中，我们处理半监督视频目标分割(VOS)任务，并探索如何有效利用视频属性以应对半监督挑战。我们提出了一种称为状态感知跟踪器(SAT)的新颖流水线，其能以实时速度产生准确的分割结果。为获得更高效率，SAT利用帧间一致性并将每个目标对象作为轨迹片段处理。为在视频序列上获得更稳定鲁棒的性能，SAT对每个状态具备感知能力并通过两个反馈回路进行自适应。一个回路协助SAT生成更稳定的轨迹片段；另一个回路有助于构建更鲁棒且整体的目标表示。SAT在DAVIS2017-Val数据集上以39 FPS取得72.3% J&F均值的良好结果，展现出效率与精度间的恰当权衡。代码将发布于github.com/MegviiDetection/video_analyst。
引用
@article{arxiv.2003.00482,
title = {State-Aware Tracker for Real-Time Video Object Segmentation},
author = {Xi Chen and Zuoxin Li and Ye Yuan and Gang Yu and Jianxin Shen and Donglian Qi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.00482},
year = {2020}
}
备注
Accepted by CVPR2020