4 个月前

一种简单而强大的无监督视频对象分割全局优化方法

一种简单而强大的无监督视频对象分割全局优化方法

摘要

我们提出了一种简单而强大的方法,用于视频中的无监督目标分割。我们引入了一个目标函数,其最小值表示输入序列中主要显著目标的掩码。该方法仅依赖于独立的图像特征和光流,这些可以通过现成的自监督方法获得。它随着序列长度的增加而扩展,无需超像素或稀疏化处理,并且可以泛化到不同的数据集而无需特定训练。实际上,这个目标函数可以从应用于整个视频的一种形式的谱聚类(spectral clustering)中推导出来。我们的方法在标准基准测试(DAVIS2016、SegTrack-v2、FBMS59)上达到了与现有最先进方法相当的性能,同时在概念和实践上要简单得多。代码可在 https://ponimatkin.github.io/ssl-vos 获取。

代码仓库

ponimatkin/ssl-vos
官方
pytorch
GitHub 中提及

基准测试

基准方法指标
unsupervised-video-object-segmentation-on-3SSL-VOS
Jaccard (Mean): 74.9

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