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【CVPR2022】循環(huán)動(dòng)態(tài)嵌入的視頻目標(biāo)分割

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2022-05-18 23:38

來(lái)源：專(zhuān)知
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我們?cè)O(shè)計(jì)了一種新的自校正策略，使網(wǎng)絡(luò)能夠修復(fù)存儲(chǔ)庫(kù)中不同質(zhì)量的掩模嵌入。

基于時(shí)空記憶(STM)的視頻對(duì)象分割(VOS)網(wǎng)絡(luò)通常每隔幾幀不斷增加存儲(chǔ)庫(kù)，表現(xiàn)出良好的性能。然而，1)隨著視頻長(zhǎng)度的增加，硬件無(wú)法承受不斷增長(zhǎng)的內(nèi)存需求。2)存儲(chǔ)大量的信息不可避免地會(huì)引入大量的噪聲，這不利于從存儲(chǔ)庫(kù)中讀取最重要的信息。在本文中，我們提出一種循環(huán)動(dòng)態(tài)嵌入(RDE)來(lái)建立一個(gè)固定大小的存儲(chǔ)庫(kù)。具體來(lái)說(shuō)，我們通過(guò)提出的時(shí)空聚合模塊(SAM)顯式地生成和更新RDE，該模塊利用歷史信息的線索。為了避免重復(fù)使用SAM造成的誤差積累，我們?cè)谟?xùn)練階段提出了無(wú)偏導(dǎo)損失，這使得SAM在長(zhǎng)視頻中更穩(wěn)健。此外，由于不準(zhǔn)確的網(wǎng)絡(luò)推斷，在內(nèi)存庫(kù)中預(yù)測(cè)的掩碼是不準(zhǔn)確的，影響了查詢(xún)幀的分割。為了解決這一問(wèn)題，我們?cè)O(shè)計(jì)了一種新的自校正策略，使網(wǎng)絡(luò)能夠修復(fù)存儲(chǔ)庫(kù)中不同質(zhì)量的掩模嵌入。大量實(shí)驗(yàn)表明，我們的方法在性能和速度之間取得了最好的折衷。代碼可在https://github.com/ Limingxing00/RDE-VOS-CVPR2022獲得。

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