论文阅读-2018-0114
2018-01-14 14:22
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论文:Video Object Segmentation Without Temporal Information
亮点:做VOS,但不使用temporal information。输入video,使用image semantic segmentation的方法得到instance分割结果,以及与之对应的类别标签。同时,用传统VOS方法得到视频前景物体的估计。找instance segmentation mask与VOS得到的mask一致的部分,选择出来作为semantic prior。提出一种conditional classifier对此semantic prior map进行操作,分类前景背景。
看法:用semantic segmentation的方法解决object segmentation的问题,小题大做,不实用。
借鉴:实验设置以及表述方法值得在DAVIS上做VOS时参考。
论文:ICCV2017-SceneNet RGB-D: Can 5M Synthetic Images Beat Generic ImageNet Pre-training on Indoor Segmentation?
亮点:在indoor segmentation的问题上,提出合成的video 数据。合成数据时考虑了多种因素,如light,motion等。
借鉴:对于video semantic segmentation,与其做类似于过拟合的各种形变,不如做合理的数据合成,可以考虑本论文中使用的3D trajectory。相似论文可以参考:CVPR2016-The SYNTHIA Dataset A Large Collection of Synthetic Images for Semantic Segmentation of Urban SceneS
亮点:做VOS,但不使用temporal information。输入video,使用image semantic segmentation的方法得到instance分割结果,以及与之对应的类别标签。同时,用传统VOS方法得到视频前景物体的估计。找instance segmentation mask与VOS得到的mask一致的部分,选择出来作为semantic prior。提出一种conditional classifier对此semantic prior map进行操作,分类前景背景。
看法:用semantic segmentation的方法解决object segmentation的问题,小题大做,不实用。
借鉴:实验设置以及表述方法值得在DAVIS上做VOS时参考。
论文:ICCV2017-SceneNet RGB-D: Can 5M Synthetic Images Beat Generic ImageNet Pre-training on Indoor Segmentation?
亮点:在indoor segmentation的问题上,提出合成的video 数据。合成数据时考虑了多种因素,如light,motion等。
借鉴:对于video semantic segmentation,与其做类似于过拟合的各种形变,不如做合理的数据合成,可以考虑本论文中使用的3D trajectory。相似论文可以参考:CVPR2016-The SYNTHIA Dataset A Large Collection of Synthetic Images for Semantic Segmentation of Urban SceneS
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