历史上，传统方法在分割训练过程中未遇到的新物体类别时常常遇到困难，这限制了它们在陌生环境中的有效性。...另一种方法，SAM-PT，在视频跟踪中效果显著，但在3D场景中失败，因为物体并非始终出现在所有帧中。...我们通过深度值执行遮挡测试，以确保当且仅当点 \mathbf{p} 在帧 i 中可见时，像素 \mathbf{x} 才有效。 然后，在图像帧上执行SAM分割。...实验 从这个表格中提供的实验数据中，我们可以得出一些结论关于3D室内场景分割性能。...尽管存在一些潜在的限制，如对预训练数据的依赖和高计算资源需求，但这项工作无疑为3D视觉理解领域带来了新的见解和方法。
在本文中，我们提出并探索了一种新的视频扩展任务，称为视频全景分割。该任务要求生成全景分割以及跨视频帧的实例类别ID。...提出了一种新的视频全景分割网络(VPSNet)，它可以联合预测视频帧中的对象类、边界框、掩码、实例id跟踪和语义分割。本文将图像领域的全景分割扩展到视频领域。...然后，根据每个类计算数据级别的VPQ度量，并在所有类中求平均值： ? 语义或实例标签预测的任何跨帧的不一致性将导致很低的管IoU(一个视频序列中的)，并可能从TP集中失去匹配，如图下所示。 ?...以现有的全景质量(PQ)、识别质量(RQ)和分割质量(SQ)来评估该方法。结果见上表，为在两个数据集上的表现，结果显示优于现有的方法。...第二步是创建一个新的视频全景分割基准——Cityscape-vps，它扩展了图像级Cityscapes数据集。将时间特征融合模块和目标跟踪分支与单帧全景分割网络相结合，提出了一种新的算法VPSNet。
但是，当这些对象不在实验室等可控环境中时，传统方法会限制它们的适用性。 有没有可以改进之处呢？...近日，牛津大学 VGG 团队的研究者提出了一种全新方法 DOVE（Deformable Objects from Videos），该方法可以在没有显式关键点或模板形状的情况下高效地学习可变形 3D 对象...然后重新组合这些信息以生成（渲染）对象的图像，可以将其与输入视频帧进行比较以进行监督。 形状由具有固定连接性和可变顶点位置 V ∈ R^3×K 的三角网格给出。...这些序列是通过使用实例分割技术 Mask R-CNN 对视频进行预处理获得的。 实验结果 数据集包括大量的鸟类短视频片段，这些视频片段来自 YouTube。...Mask R-CNN 用来检测和分割鸟类实例，之后视频被自动分割成片段，每个片段包含一只鸟，图片大小调整为 128 × 128 用于训练。 下图 3 为单帧重建结果，注意在推理过程中不在需要视频。
本文主笔：平凡的外卖小哥 本文共5747，预计阅读时间15分钟 1简介 目前针对于图片的目标检测的方法大致分为两类： faster R-CNN/R-FCN一类：此类方法在进行bbox回归和分类之前，必须通过...在实际应用中，摄像头的数据以视频的方式产生。为了处理这些视频数据，目前普遍的做法是对每一帧进行目标检测和语意分割。...本文主要调研了使用光流来利用视频中时序信息的方法。 ? 图1：视频中的相邻两帧。图(a)中，相邻两帧的语义分割在大部分都是相同的，单帧分割会导致大量的冗余计算。...上式中两个网络的复杂度可以根据它们的FLOPs来测量，下表列出了不同 ? 和 ? 的1/r值： 假设每隔 l 帧选择一次关键帧，则DFF的整体加速为： ?...DFF和传统基于每帧的方法在CityScape和ImageNet VID的表现如下表。可以看到，DFF在精度损失小于1%的情况下，能够对语意分割和目标检测分别达到3.7和5倍的加速。 ?
在本文中，我们提出了NID-SLAM，它显著地提高了神经SLAM掩码在动态环境中的性能。我们提出了一种新的方法来增强语义掩码中不准确的区域，特别是在边缘区域。...1) 动态物体移除：通过使用语义分割和掩码修正，精确地消除RGB-D图像中的动态物体，然后彻底恢复被遮挡的背景。2) 跟踪：通过最小化损失来优化相机姿态{R, t}。...图1展示了我们自制数据集中用作输入的三帧和最终重建的场景。可以注意到，动态物体被成功删除，大多数分割部分修复良好。 3.2 基于掩码的关键帧选择 对于跟踪的输入帧，我们选择一组关键帧，表示为K。...这种方法确保整合更多可靠的信息，增强相机跟踪的准确性和稳定性。同时，关键帧之间的重叠更小可以使关键帧集包含更多场景信息。在静态场景中，此策略默认为基于重叠比的选择。...结论 我们介绍了NID-SLAM，这是一种动态RGB-D神经SLAM方法。我们证明神经SLAM能够在动态场景中实现高质量的建图和可信的孔填充。
单独训练的交互模块将用户交互转换为对象掩码，然后由传播模块使用一种新的top-k过滤策略在读取时空存储器时进行临时传播。...与当前现存的交互式VOS方法相比，作者提出的MiVOS所需的交互帧数更低，分割精度与运行效率更高。 与传统的转描方法相比，iVOS的进步显着减少了分割视频中物体标注所需的人力。...02 方法 作者提出了一种用户交互型视频物体分割框架，通过用户迭代对视频中某些帧进行交互（标注），来提升分割精度。...在第r轮交互轮中，用户选择视频中的某一个帧t′，并使用实时运行的Scribble-to-Mask（S2M）模块以交互方式校正掩码，直到满意为止。...尽管baseline很高，但通过top-k过滤，BL30K数据集中的预训练以及差异感知融合模块可以进一步提高其性能。
相反，基于 Proposal 的方法采用自顶向下的策略，首先检测3D边界框，然后在每个框内分割目标区域。...开放词汇实例分割（OVIS）旨在预测实例 Mask 同时保持高零样本能力。一种方法[19]提出了一个跨模态伪标签框架，其中学生模型用教师模型对新类别产生的伪标签进行监督。...在开放词汇（OV）设置中，类别标签可以属于训练集中的先前已知类别，也可以是新类别标签。为此，令表示一个3D重建点云场景，其中一系列RGB-D图像用于重建。...Results analysis 在ScanNet200上的开放式词汇3D实例分割：作者在表1中比较了作者在ScanNet200数据集上与其他方法的性能表现。...结果在表3的R2到R4行中，R1行展示了OpenMask3D[42]基础代码的结果。作者用目标检测器生成类不可知的边界框，然后将每个3D实例的最高IoU边界框作为裁剪，选择最可见的视图。
重磅干货，第一时间送达 大家好，今天跟大家分享 ICCV 2021 的论文成果，主要包含五篇内容的简介： 基于Transformer 的分割方法； 用于场景文本识别的数据增强； 在线持续学习在食品视觉分类中的应用...在这项工作中，我们提出了一种新颖、灵活、有效的基于Transformer 的高质量实例分割模型。.../abs/2108.06815 代码：https://github.com/JunHeum/ABME 摘要：我们提出了一种新的基于非对称双边运动估计（ABME）的视频插帧算法，该算法在两个输入帧之间合成一个中间帧...最后，为了细化中间帧，我们开发了一个新的合成网络，该网络使用局部和全局信息生成一组动态滤波器和一个剩余帧。 实验结果表明，该算法在各种数据集上都取得了良好的性能。...该文提出了一种基于遮挡的视频对象修复方法，该方法在给定遮挡对象可见遮罩分割的情况下，恢复视频中遮挡对象的完整形状和外观。
此外，由于未标注的视频易于以较低的成本收集，因此无监督学习在许多计算机视觉和机器人应用中具有实际的实用价值。今天介绍的，就是提出了一种新的无监督学习方法，它成功地解决了与此任务相关的许多挑战。...虽然可以使用两个组件中的任何一个多网或多选择网作为新模块B，但为了更简单、更有效的方法。...因此，新模块B是所有Student ConvNet并行工作的集合。然后，它们的soft-mask由图1中的新模块C独立过滤(使用给定的阈值)，该模块在EvalSeg-net的第二次迭代中表示。...注意，以这种方式可以为给定的训练图像获得一个、几个或没有软分割。这种方法是快速的，它提供了在多个GPU上并行处理数据的优点，而不必等待所有的Student ConvNet完成每个输入图像。...首先，提出了一种新的、有效的视频学习方法，在没有监督的情况下，在单个图像中检测前景目标。针对这一任务，提出了一种相对通用的算法，为几代student和teacher的学习提供了可能。
最近的研究表明，在对未来帧进行语义分割时，在语义层面上的预测，比先预测 RGB 帧，然后将其分段更加有效。本文考虑了未来实例分割中更具挑战性的一个问题——将单个对象进行细分。...为了处理各图像中不同数量的输出标签，我们在 Mask R-CNN 实例分割模型的固定尺寸卷积特征空间中开发了一个预测模型。...▌预测未来实例分割的特征 本节简要回顾了 Mask R-CNN 框架实例分割框架，然后介绍了如何通过预测未来帧的内部 CNN 特征，将该框架用于预期识别（anticipated recognition）...表1：Cityscapes val.数据集上实例分割的精确度 未来语义分割：我们发现，F2F 算法在 IoU 方面比所有的短期分割方法都有明显的改进，以61.2 %的成绩排名第一。 ...这是不可避免的一种情况，除非对象在较早的帧中可见，在这种情况下，长期记忆机制可能会避免不必要的错误。 在图 6(b) 中，卡车和行人的预测掩码在形状和位置上都不连贯。
现在的语义分割算法主要集中在小物体分割和分割边缘的处理上，代表性的工作有2019年英伟达提出的《G-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentation》该网络提出了一种新的思路...1、实时高精度语义分割 之前研究的语义分割模型精度不错，但是计算速度很慢，快的模型比如ICnet，它的精度又不够，那么有没有一种又快又好的语义分割模型？...简单来说，就是在现今的语义分割模型中只能分割出训练数据集中存在的物品类别的信息，而识别不到新的训练集中不存在的类别信息，也就会使未看到的物品类别被分类成背景信息。...视频语义分割 视频语义分割不好做的原因是没有全帧标注的语义分割数据集，这样就很难衡量语义分割模型在视频每一帧上表现，之前MIT提出一个新的video semantic segmentation数据集，但一直没有...实际上，相比于单张图像，我们更容易获取视频数据，而视频数据本身有很强的帧冗余性和不确定性，如果我们把视频直接一帧一帧地送入图像分割的模型中，必然会带来很大的计算开销，并且由于场景中运动物体的变化，也会导致分割结果不稳定性
相比于逐帧处理视频帧的图像分割算法，视频分割算法可以提供时序稳定、准确的分割结果，并追踪每一个单独的目标，实现视频中实例级别的理解与编辑功能。...目前视频分割领域的方法可以分为在线 (online) 与离线 (offline) 方法。在线方法在预测当前帧结果时以当前帧及历史帧作为输入，主要应用于需要实时处理的需求场景，如自动驾驶中的实时感知。...离线方法在预测当前帧结果时可以利用视频中任意帧作为输入，主要应用于离线处理的需求场景，如视频编辑等。...那么如何充分利用视频信息以使得 offline 方法发挥出理论上应有的潜力？来自武汉大学与快手 Y-tech 的研究者共同研发了一种新的视频实例分割算法——DVIS，回答了该问题。...方法简介 既然直接建模实例在整个视频上的表征是困难的，那么是否可以首先在单帧中建模实例，然后逐帧关联实例来获取同一实例在所有帧的表征，最后再对实例的时序信息加以利用。
这篇文章提出了一种新的无需输入trimap的方法，而且要求很低：在日常环境中使用手持摄像机（手机就可以）拍摄照片或者视频来创建matter（每个像素的前景颜色和alpha）。...文章提出了一个深层网络，该网络根据输入的原始图像，背景图片以及帧中人物的自动计算的软分割来估计前景和Alpha值。该网络可以利用多个视频帧，用于突发或性能捕获。...为解决以上问题，研究者提出用一种自监督学习方法从未标注的真实数据中训练模型。 该方法的主要思路是：蒙版估计中的主要误差会导致在新背景下合成的图片失真。...将监督网络输出的alpha matte与新的背景组合，然后判别网络判断是real还是fake，生成网络更新alpha matte，最终合成的图片越来越接近真实图片，最终可以“以假乱真”骗过判别网络。...Conclusion 提出了一种背景matting技术，该技术可以在自然环境中随意捕获高质量的前景+alpha matter。该方法需要固定相机拍摄两张图，有目标的+无目标的背景图。
Maskprop[3]在Mask Track R-CNN的基础上增加了mask propagation的模块以提升分割mask生成和关联的质量，该模块可以实现当前帧提取的mask到周围帧的传播，但由于帧的传播依赖于预先计算的单帧的分割...方法对比 ? 表7 VisTR可视化效果 表7是我们的方法和其他方法在YoutubeVIS数据集上的对比。...本文提出了一种基于transformers的视频实例分割新框架VisTR，该框架将视频实例分割任务视为直接端到端的并行序列解码和预测的问题。...给定一个含有多帧图像的视频作为输入，VisTR直接按顺序输出视频中每个实例的掩码序列。该方法的核心是一种新的实例序列匹配和分割的策略，能够在整个序列级别上对实例进行监督和分割。...在没有任何trick的情况下，VisTR在所有使用单一模型的方法中获得了最佳效果，并且在YouTube-VIS数据集上实现了最快的速度。
在RVOS中，对象可以通过它们正在执行或参与的动作进行参考。这使得 RVOS比RIS复杂得多，因为参考动作的文本表达通常无法从单个静态帧中推导出来。...然后为了确定哪个预测序列能够最好地对应参考对象，研究者计算了每个序列的文本参考分数。为此，他们还提出了一种时序分割voting方案，使模型在做出决策时专注于最相关的部分。...在 Transformer 的编码器层中，文本嵌入和每帧的视觉特征交换信息。然后，解码器层对每个输入帧提供N_q对象查询，查询与实体相关的多模态序列，并将其存储在对象查询中。...最后，通过将每个分割核与其对应的帧特征进行卷积，为 生成一系列分割掩码 M，然后进行双线性上采样操作以将掩码大小调整为真实分辨率 实验 该研究在A2D-Sentences数据集上将MTTR与SOAT...如图 3 所示，MTTR 可以成功地跟踪和分割文本参考对象，即使在具有挑战性的情况下，它们被类似实例包围、被遮挡或在视频的广泛部分中完全超出相机的视野。
在今天的分享中，新框架将FEELVOS（Fast End-to-End Embedding Learning for Video Object Segmentation）作为一种简单、快速、不依赖于微调的方法...最后，在不需要微调的Davis 2017验证集上实现了视频目标分割的新技术，其J&F值为69.1%。 新框架方法 今天提及的新框架，提出了一种用于半监督视频目标快速分割的FEELVOS算法。...然后，将它们提供给一个动态分割头，该动态分割头为每个像素(步长为4)在第一帧中的所有目标上产生后验分布。整个系统在不需要嵌入直接损失的情况下，对多目标分割进行端到端的训练。...在实际应用中，用一个大型矩阵乘积来计算全局匹配距离映射，由此得到当前帧到第一个帧之间的所有配对距离，然后应用对象极小化。 ? 上图也给出了一个局部匹配距离图的可视化实例。...这两个属性与许多最近的方法(如rgmp)形成了强烈的对比。 实验结果 Davis 2017验证集上的结果 ? Davis 2017验证集上的结果 ? 时间 ? 在两个数据集上的可视化结果 ? ? ?
给定一个由多个图像帧组成的视频片段作为输入，VisTR直接输出视频中每个实例的掩码序列。其核心是一种新的、有效的instance sequence匹配与分割策略，它在序列级对实例进行整体监控和分割。...VisTR从相似性学习的角度对实例进行分割和跟踪，大大简化了整个流程，与现有方法有很大的不同。 VisTR在现有的VIS模型中速度最高，在YouTubeVIS数据集上使用单一模型的方法中效果最好。...因此，在相同的实例分割框架下，可以无缝、自然地实现实例跟踪。 •VisTR成功的关键是为研究人员的框架定制了一种新的instance sequence匹配和分割策略。...•VisTR在YouTube VIS数据集上取得了很好的效果，在mask mAP中以27.7 FPS的速度（如果排除数据加载，则为57.7 FPS）获得了35.3%的效果，这是使用单一模型的方法中最好、...在YouTube-VIS数据集上，VisTR在使用单一模型的方法中取得了最好的结果和最高的速度。据研究人员所知，研究人员的工作是第一个将Transformer应用于视频实例分割。
第一篇论文提出了 Filter-Forward，这是一种新的边缘计算到云计算（edge-to-cloud）系统，能通过安装仅回传相关视频帧的轻量级边缘滤波器让基于数据中心的应用有能力处理数千个摄像头的内容...一方面，这些设计可以操作来自各种基础 DNN 层的激活，以关注它们各自任务的适当特征；另一方面，还可以选择裁剪掉帧中不相关的区域。 ?...全帧目标检测器微分类器的建模方法跟随了 SSD 和 Faster R-CNN 等滑动窗口式目标检测器，其在卷积层特征图的每个位置都应用一个小型的二元分类 DNN，然后将检测结果聚合起来得到全局预测。...图 4 展示了在 Roadway 数据集上两种微分类器架构（全帧二元分类器和局部化二元分类器）的带宽用量和事件 F1 分数，并对比了压缩整个数据流的方法。...通过设计一种混合式边缘计算到云计算的 FilterForward 系统，微分类器可以在真实世界计算机视觉任务上实现更高准确度的同时降低计算成本。
问题、数据集、挑战赛 视频目标分割任务和语义分割有两个基本区别： 视频目标分割任务分割的是一般的、非语义的目标； 视频目标分割添加了一个时序模块：它的任务是在视频的每一连续帧中寻找感兴趣目标的对应像素...分割的细分。图中每一叶都有一个示例数据集。 基于视频任务的特性，我们可以将问题分成两个子类： 无监督（亦称作视频显著性检测）：寻找并分割视频中的主要目标。...这意味着算法需要自行决定哪个物体才是「主要的」。 半监督：在输入中（只）给出视频第一帧的正确分割掩膜，然后在之后的每一连续帧中分割标注的目标。...DAVIS-2016 中的两个主要方法 随着用于单一目标分割的 DAVIS-2016 数据集的公布，两个最重要的方法出现了：MaskTrack 和 OSVOS。...单次训练：在推断的时候，给定一个新的视频输入进行分割并在第一帧给出真实标注（记住，这是一个半监督问题），创建一个新模型，使用 [3] 中训练的权重进行初始化，并在第一帧进行调整。
然而，已经证明，与真实世界的物体相比，常见的重缩放函数会导致伪影，这些伪影会显著扭曲重缩放的物体。后者可以通过目标分割方法来处理，以清除原始背景，然后将目标插入合理的位置，同时调整颜色一致性。...我们的管流程将视频数据集作为输入，并返回相同的数据集，但带有新的合成小目标（图1）。假设是，从可以在大量数据集中找到的较大目标的视觉特征开始，可以生成高质量的合成小目标，并将其放入现有图像中。...然后，分割网络获得输入目标的像素，并且该掩模适用于新生成的小目标。同时，图像中的新位置是利用光学流获得的。合成目标可以替换也可以不替换图像中现有的小目标。...选择用于目标分割的方法是调整在公共数据集MS COCO上训练的Mask R-CNN框架，以从HR目标中获得掩码（图4）。由于小目标的分割结果性能较差，我们建议从大目标中获取掩码，并将其应用于小目标。...DeepFill是一种基于生成模型的方法，可以利用周围的图像特征来合成新的图像结构。 Deep fill将帧 和掩码 作为输入，并返回相同的图像 ，但填充了空区域。
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