摘要： 随着深度学习的发展，图像语义分割任务取得了很大的突破，然而视频语义分割仍然是一个十分具有挑战性的任务，本文将会介绍视频语义分割最近几年顶会上的一些工作。...1、基本任务介绍： 语义分割任务要求给图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签，视频语义分割任务是要求给视频中的每一帧图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签。...然而实际上，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...，因此近些年来有很多工作在研究视频分割加速。...总结 本文简要介绍了视频语义分割的两个不同方向的代表方法，相信未来研究方向也会逐渐由图像转移到视频领域。
，本文将会介绍视频语义分割最近几年顶会上的一些工作。...基本任务介绍 语义分割任务要求给图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签，视频语义分割任务是要求给视频中的每一帧图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签。...然而实际上，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...因此近些年来有很多工作在研究视频分割加速。...总结 本文简要介绍了视频语义分割的两个不同方向的代表方法，相信未来研究方向也会逐渐由图像转移到视频领域。
目前，研究者们最为关注的研究方向主要有三个： 语义分割（semantic segmentation） 实例分割（instance segmentation） 全景分割（panoptic segmentation...，还包含了实例分割、医学图像分割和卫星图像分割等资料，可谓是图像分割领域相当全面的资料汇总，主要包含以下内容： 语义分割 实例分割 半监督分割 RNN和GAN 图模型 常用数据集 Benchmark 标注工具...评价指标和损失函数 医学图像分割 卫星图像分割 视频分割 自动驾驶 ......医疗图像分割 ---- 提供了包括数据集、网络模型、各种深度学习框架下的实现、论文等等非常丰富的内容 ? 卫星图像分割 ---- ? 视频分割 ---- 这部分的资料提供的不是很多 ?...自动驾驶 ---- 提供了几个比较新的和自动驾驶领域图像分割相关的开源项目，非常不错 ?
语义分割 Global Deconvolutional Networks BMVC 2016 https://github.com/DrSleep/GDN 半监督语义分割 Mix-and-Match...Segmentation with Recurrent Attention CVPR2017 https://github.com/renmengye/rec-attend-public 基于单张训练样本的视频运动物体分割...SCNet: Learning Semantic Correspondence ICCV2017 Matlab code: https://github.com/k-han/SCNet 同时检测和分割...Deep Network for Scene Understanding ICCV2017 https://github.com/dvornikita/blitznet 目标候选区域分割...2017 Theano/Lasagne code Implementation https://github.com/0bserver07/One-Hundred-Layers-Tiramisu 视频分割
Wu（中国科学院计算技术研究所） Github项目地址： https://github.com/wutianyiRosun/Segmentation.X/blob/master/README.md 语义分割
本文整理记录了旷视研究院Detection组针对视频目标跟踪与分割问题的探讨和收获，并从喜闻乐见的图像处理出发，以期更好阐述视频目标跟踪的意义。...同样，视频的实例处理对象自然成了每个目标物体的tracklet(实例对象在每一帧上的空间位置)。如何获取每个实例对象在时空上的tracklet，也就是追踪技术，就成了视频对象处理的基础技术之一。...SAT算法 把上述单目标跟踪过程中的目标初始化条件，修改为首帧可以给予目标mask，并预测该目标在每一帧图像中的mask，便成了视频目标分割的任务。...最简单的解决方法是利用跟踪算法直接对分割目标进行跟踪，在跟踪得到的目标框内进行分割，这便是本文算法的baseline，但是仍存在一些问题： 分割需要更加精细的特征，而跟踪模型无法很好地提供； 准确的目标分割对目标的特征库更新提出了更高要求...Loop来根据分割结果进行跟踪质量的评估，从而在直接使用分割结果和跟踪结果作为目标位置之间进行切换，提升整体pipeline的运行效率。
Foreground-Background Integration 原文作者：Zongxin Yang 内容提要 本文研究了在给定参考序列和预测序列之间进行嵌入学习的原理，用以解决具有挑战性的半监督视频目标分割问题...不同于以往只探索利用前景目标的像素进行嵌入学习的做法，我们认为应该平等对待前景和背景，从而提出了基于前景-背景集成的协同视频目标分割(CFBI)的方法，并在此基础上提出了一种基于前景-背景集成的协同视频目标分割方法...我们的CFBI隐含地将来自目标前景目标及其对应背景的特征嵌入进行对比，从而提高了分割结果。
今天的内容关注于全景分割（Panoptic Segmentation）和视频目标分割（Video Object Segmentation，VOS）。 什么是全景分割？...全景分割在CVPR 2019 被提出，但一年多来已经引起广泛关注，CVPR 2020 总计有8篇文章。 什么是视频目标分割？...图片来自论文 Video Object Segmentation with Re-identification,CVPR 2017 视频目标分割是集检测、跟踪、分割、ReID于一体的计算机视觉任务，提供了更加丰富的信息...视频目标分割 一种视频目标分割的转换方法，采用标签传播的方式，简单高性能、高效率。...从非标注视频中学习视频目标分割 [12].Learning Video Object Segmentation From Unlabeled Videos 作者 | Xiankai Lu, Wenguan
备注：研究方向+地点+学校/公司+昵称，更快通过申请，长按加细分领域技术交流群，目前有细分领域：图像分割、图像目标检测、论文写作、车道检测、模型优化、目标跟踪、SLAM、点云处理（分割检测）、深度学习。...论文名称：Dense Unsupervised Learning for Video Segmentation 原文作者：Nikita Araslanov 内容提要 本文提出一种新的无监督学习方法用于视频对象分割...我们依靠统一网格采样来提取一组锚点，并训练我们的模型，以消除它们之间在视频内部和内部的水平的歧义。然而，一个简单的方案训练这样一个模型的结果是退化解。...我们建议用一个简单的正则化方案来防止这种情况，将分割任务的等方差特性适应于相似度转换。我们的训练目标能够有效地实施，并展现出快速的训练收敛性。...在已建立的VOS基准上，尽管使用了明显较少的训练数据和计算能力，我们的方法但仍超过了以前工作的分割精度。 主要框架及实验结果
在此基础上，SAM-Track统一了多个传统视频分割任务，达成了一键分割追踪任意视频中的任意目标，将传统视频分割外推至通用视频分割。...全自动视频目标分割与追踪自然也不在话下，各种应用场景包括街景、航拍、AR、动画、医学图像等，均可一键分割追踪并自动检测新出现的物体。...DeAOT是一个高效的多目标VOS模型，在给定首帧物体标注的情况下，可以对视频其余帧中的物体进行追踪分割。...如果想要实现语言引导的视频物体分割，SAM-Track则会调用Grounding-DINO根据输入的文本，先得到目标物体的位置框，并在此基础上通过SAM得到感兴趣物体的分割结果。...因此，SAM-Track能过支持多模态的交互方式来追踪分割视频中的感兴趣物体。 然而，交互跟踪模式无法处理视频中出现的新出现的物体。
Flow for Video Recognition CVPR2017 Code: https://github.com/msracver/Deep-Feature-Flow 基于单帧的目标检测和分割已经做的比较成熟...，但是基于视频的目标检测和分割目前还是有问题的，最主要的问题就是直接将单帧的算法用于视频，计算量比较大，做不到实时。...对于一个 CNN 检测或分割网络 可以分为两个子网络： feature network 特征提取网络， task network 任务网络 Consecutive video frames are...The similarity is even stronger in the deep feature maps 视频中的连续帧 内容是高度相关的， 在 CNN特征图中 这种相似性表现的更明显 特征图的这种相似性可以帮助我们降低计算量
前几期，我们陆续推出了关于视频目标感知开源工具箱的3个重要任务： 视频目标检测（VID）任务、多目标跟踪（MOT）任务、单目标跟踪（SOT）任务。...10 月，MMTracking 最新支持了视频感知任务：视频实例分割（VIS）任务。欢迎大家上手使用！...VIS 任务简介 VIS 旨在检测、跟踪、分割视频里出现的物体，也就是在多目标跟踪任务的基础上更进一层，需要提供每个物体的 mask 信息。 2....MaskTrackRCNNTracker')) MaskTrack R-CNN 的配置文件如上所示，可以看到 MaskTrack R-CNN 由 3 部分构成： detector：使用 MaskRCNN 算法，检测视频里的物体...作为 MM 系列的成员， MMTracking 将持续更新，力图早日成长为一个完善的视频目标感知平台，而社区的声音能够帮助我们更好地了解到大家的需求，所以如果大家在使用的过程中遇到什么问题、想法、建议，
与此同时，2017 年也是各种视频处理任务爆发性增长的一年：动作分类、动作（时序）分割、语义分割等等。这里我们将着眼于视频目标分割。...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。...GyGO：电商视频目标分割数据集（by Visualead） 我们将在未来几个星期内陆续发布 GyGO 的各部分内容，GyGO 是一个专用于电商视频物体分割的数据集，由大约 150 个短视频组成。...MaskTrack（从静态图像学习视频目标分割） OSVOS 独立地分割视频的每一帧，而 MaskTrack 还需要考虑视频中的时序信息： ?
import os; import time; os.system('start "wmplayer.exe", "F:\\abc.mp4"'); --分割代码 start---- import sys...split_parts\\" #chunksize = int(5000000) absfrom,absto = map(os.path.abspath,[fromfile,todir]) print('分割...chunksize) except: print('Error during split:') print(sys.exc_info()[0],sys.exc_info()[1]) else: print('分割完成
作者：Andreas Pfeuffer,Klaus Dietmayer 摘要：语义分割是自动驾驶汽车等自动机器人的重要模块。...与单个图像分割相比，视频分割方法的优点在于考虑了时间图像信息，并且由于这个原因，它们的性能增加。...然而，基于递归神经网络的视频分割方法的主要批评是它们的大参数计数和它们的计算复杂性，因此，它们的一个视频帧的推理时间比它们的基本版本长达66％。...在不同数据集上的实验表明，使用所提出的修改的convLSTM细胞的分割方法实现了相似或稍差的准确度，但在GPU上比使用标准convLSTM细胞的分割方法快15％。...此外，引入了新的评估度量，其测量分割的视频序列中的闪烁像素的量。
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。...与图像全景分割不同，这个新问题的目标是同时预测对象类别、边界框、掩模、实例ID和语义分割，同时为视频中的每个像素分配唯一的类别。下图展示了针对这个问题的GT注释的示例视频序列。...视频全景分割，这项新任务为自动驾驶、增强现实和视频编辑等需要视频分割全局视角的应用提供了依据。 ? 本文的主要贡献如下： 1. 根据以往的工作来看，这是第一次正式定义和探索视频全景分割。 2....新数据集cityscpes-vps不仅是视频全景分割的第一个基准，而且也是其他视觉任务如视频实例分割和视频语义分割的有效基准; 在上表中展示了一些重新定义VIPER和新Cityscapes-vps的统计数据
Videos with Spatial Propagation Network CVPRW2017 https://github.com/JingchunCheng/Seg-with-SPN 本文针对视频中多目标运动物体分割问题...，instance-level object segmentation 提出使用 CNN 网络分三个步骤来解决：前景分割、物体类别识别、分割精细化 ?...Foreground Segmentation 这里采用类似 FCN 分割框架，采用 ResNet-101 模型，主要的改进：1）去掉全连接层，2）融合多尺度卷积层信息 3.2....Instance-level Recognition 有了前景分割的结果，我们分割出每个物体，further segment instance-level objects，采用的网络和损失函数类似前景分割的网络
Exploring the Semi-supervised Video Object Segmentation Problem from a Cyclic Perspective 原文作者：Yuxi Li 内容提要 视频目标分割...在本文中，我们将半监督视频目标分割问题置于一个循环的工作流程中，并发现通过半监督VOS系统固有的循环特性，可以有效地解决上述问题。首先，在标准序列流中加入循环机制可以产生更一致的像素级对应表示。...接下来，一个简单的梯度校正模块，将离线循环管道自然地扩展为在线的方式，可以在保持可行的计算成本的情况下，突出显示结果中频繁和详细的部分，进一步提高分割质量。...我们对DAVIS16、DAVIS17和Youtube-VOS的挑战性基准进行了全面比较和详细分析，论证了循环机制有助于提高VOS分割质量，提高VOS系统的鲁棒性，并进一步对不同VOS算法的工作原理进行了定性比较和解释
CVPR2017 http://www.vision.ee.ethz.ch/~cvlsegmentation/osvos/ One-Shot Video Object Segmentation，基于单帧标记的视频物体分割...，对于一个视频中的某一个物体，我们只提供一张训练样本，怎么把视频里所有的该物体分割出来？...上图第一张图像是标记样本，其他的图像是分割的结果。...先在 ImageNet 训练一个图像分类模型，得到的网络称之为 Base Network，接着我们 在 DAVIS 训练一个分割网络，得到 Parent Network，最后我们在目标视频上微调，得到...End-to-end trainable foreground FCN 这里我们采用了一个 语义分割网络，参考文献【30】，基于 VGG模型。
，详细介绍Google为youtube app设计的移动端视频分割方法， 以及CVPR2019视频分割领域取得的最新进展，简单介绍RVOS、重点介绍在分割精度和实时性取得平衡的FEELVOS和SiamMask...1 .视频分割基础 1. 视频目标分割分类 语义分割分为图像的语义分割和视频语义分割，如所示。...但是，视频目标分割任务和图片的语义分割有两个基本区别：视频目标分割任务分割的是非语义的目标，并且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目标的对应像素。...移动终端与视频分割 在移动终端可以实现视频分割，比如华为Mate 20系列其新增的人像留色功能（人像留色或人像分割是视频分割的一部分，分割目标是人类），能够在录像过程中，实时识别出人物的轮廓，然后通过...将视频分割整合stories，给 YouTube app 带来精确、实时、便携的移动视频分割体验（需要访问外国网站体验）。
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