Segmentação de Vídeo com Apenas Algumas Traçadas

À medida que o uso de vídeos se torna mais popular na visão computacional, a necessidade de conjuntos de dados de vídeos anotados aumenta. Esses conjuntos de dados são necessários tanto como dados de treinamento quanto simplesmente como verdade de referência para conjuntos de dados de benchmark. Um desafio particular na segmentação de vídeo é devido às desoclusões, que dificultam a propagação quadro a quadro, em conjunto com objetos não móveis. Mostramos que uma combinação de movimento a partir de trajetórias de pontos, como é conhecido na segmentação de movimento, juntamente com supervisão mínima, pode ajudar bastante a resolver esse problema. Além disso, integramos uma nova restrição que impõe a consistência da distribuição de cores em quadros sucessivos. Quantificamos o esforço de interação do usuário em relação à qualidade da segmentação em vídeos desafiadores de movimento em primeira pessoa. Comparamos nossa abordagem a um conjunto diversificado de algoritmos em termos de esforço do usuário e em termos de desempenho em benchmarks comuns de segmentação de vídeo.