实时视觉目标跟踪与视频对象分割多任务框架
目的 针对视觉目标跟踪(video object tracking,VOT)和视频对象分割(video object segmentation,VOS)问题,研究人员提出了多个多任务处理框架,但是该类框架的精确度和鲁棒性较差.针对此问题,本文提出一个融合多尺度上下文信息和视频帧间信息的实时视觉目标跟踪与视频对象分割多任务的端到端框架.方法 文中提出的架构使用了由空洞深度可分离卷积组成的更加多尺度的空洞空间金字塔池化模块,以及具备帧间信息的帧间掩模传播模块,使得网络对多尺度目标对象分割能力更强,同时具备更好的鲁棒性.结果 本文方法在视觉目标跟踪VOT-2016和VOT-2018数据集上的期望平均重叠率(expected average overlap,EAO)分别达到了0.462和0.408,分别比SiamMask高了0.029和0.028,达到了最先进的结果,并且表现出更好的鲁棒性.在视频对象分割DAVIS(densely annotated video segmentation)-2016和DAVIS-2017数据集上也取得了有竞争力的结果.其中,在多目标对象分割DAVIS-2017数据集上,本文方法比SiamMask有更好的性能表现,区域相似度的杰卡德系数的平均值JM和轮廓精确度的F度量的平均值FM分别达到了56.0和59.0,并且区域和轮廓的衰变值JD和FD都比SiamMask中的低,分别为17.9和19.8.同时运行速度为45帧/s,达到了实时的运行速度.结论 文中提出的融合多尺度上下文信息和视频帧间信息的实时视觉目标跟踪与视频对象分割多任务的端到端框架,充分捕捉了多尺度上下文信息并且利用了视频帧间的信息,使得网络对多尺度目标对象分割能力更强的同时具备更好的鲁棒性.
视觉目标跟踪、视频对象分割、全卷积网络、空洞空间金字塔池化、帧间掩模传播
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家重点研发计划项目;国家自然科学基金项目;广州市重点研发项目
2021-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共12页
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