深度学习（三十九）——视频处理

视频目标分割

视频目标分割任务和语义分割有两个基本区别：

1.视频目标分割任务分割的是一般的、非语义的目标；

2.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。

上图是Segmentation的细分，其中的每一个叶子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。这意味着算法需要自行决定哪个物体才是“主要的”。

半监督：在输入中（只）给出视频第一帧的正确分割掩膜，然后在之后的每一连续帧中分割标注的目标。

视频理解中的三大基础领域:动作识别(Action Recognition)、时序动作定位(Temporal Action Localization)和视频 Embedding。

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视频理解综述：动作识别、时序动作定位、视频Embedding

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一文概览视频目标分割

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视频中的目标检测与图像中的目标检测具体有什么区别？

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CVPR 2019视频描述（video caption）相关论文总结

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深度学习之视频摘要简述

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基于深度学习的视频内容识别

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视频识别SOTA模型都在这了—PySlowFast! Facebook AI Research开源视频理解前沿算法代码库

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视频广告段落检测——从一个偏门说计算机视觉的发展历史

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计算机视觉视频理解领域的经典方法和最新成果

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视频语义分割介绍

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基于视频的目标检测的发展

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Video Action Recognition的近期进展

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《视频目标分割与跟踪》最新39页综述论文

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Pytorch视频分类教程

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物体检测算法在视频中的应用

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基于深度学习的视频目标检测综述

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深度神经网络在视频编码中的应用

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视频摘要最新综述文章

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