4 个月前

基于可靠性注意力图的引导式交互视频对象分割

基于可靠性注意力图的引导式交互视频对象分割

摘要

我们提出了一种新颖的引导交互分割(GIS)算法,用于视频对象的分割,以提高分割精度并减少交互时间。首先,我们设计了基于可靠性的注意力模块,用于分析多个标注帧的可靠性。其次,我们开发了交集感知传播模块,将分割结果传播到相邻帧。最后,我们引入了GIS机制,使用户能够以较少的努力快速选择不满意帧。实验结果表明,所提出的算法在速度更快的情况下提供了比传统算法更准确的分割结果。代码可在 https://github.com/yuk6heo/GIS-RAmap 获取。

代码仓库

yuk6heo/GIS-RAmap
官方
pytorch

基准测试

基准方法指标
interactive-video-object-segmentation-onGIS
AUC-J: 0.820
AUC-Ju0026F: 0.856
Ju0026F@60s: 0.866
J@60s: 0.829

用 AI 构建 AI

从想法到上线——通过免费 AI 协同编程、开箱即用的环境和市场最优价格的 GPU 加速您的 AI 开发

AI 协同编程
即用型 GPU
最优价格
立即开始

Hyper Newsletters

订阅我们的最新资讯
我们会在北京时间 每周一的上午九点 向您的邮箱投递本周内的最新更新
邮件发送服务由 MailChimp 提供
基于可靠性注意力图的引导式交互视频对象分割 | 论文 | HyperAI超神经