应对视频目标分割中的背景干扰问题
计算机视觉与模式识别
2022-08-16 v3
摘要
半监督视频目标分割（VOS）旨在对视频中某些指定目标进行密集跟踪。该任务的主要挑战之一是存在与目标外观相似的背景干扰物。我们提出三种新颖策略来抑制此类干扰物：1）一种时空多样化模板构建方案，以获取目标对象的泛化属性；2）一种可学习的距离评分函数，通过利用连续两帧间的时间一致性来排除空间上遥远的干扰物；3）交换-附着增强，通过提供包含纠缠目标的训练样本，迫使每个目标具有独特特征。在所有公开基准数据集上，我们的模型即使以实时性能运行，也能取得与同期最先进方法相当的表现。定性结果也展示了我们的方法相对于现有方法的优越性。我们相信我们的方法将被广泛用于未来的 VOS 研究。
引用
@article{arxiv.2207.06953,
title = {Tackling Background Distraction in Video Object Segmentation},
author = {Suhwan Cho and Heansung Lee and Minhyeok Lee and Chaewon Park and Sungjun Jang and Minjung Kim and Sangyoun Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.06953},
year = {2022}
}
备注
ECCV 2022