关注背景信息的运动物体发现

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The Background Also Matters: Background-Aware Motion-Guided Objects Discovery  https://arxiv.org/abs/2311.02633 摘要 近期的研究表明，对象发现可以从视频数据中固有的运动信息中大大受益。然而，这些方法缺乏适当的背景处理，导致非对象区域被过度分割成随机片段。在无监督设置中，这是一个关键限制，因为无法区分对象片段和噪声。为了解决这个限制，我们提出了BMOD，一种背景感知的运动引导的对象发现方法。具体来说，我们利用从光流中提取的运动对象掩模，并设计了一个学习机制来将它们扩展到由 运动和静态对象组成的真正前景。背景，作为学习到的前景类别的补充概念，然后在对象发现过程中被隔离 。这使得 对象发现任务和对象/非对象分离的联合学习成为可能 。我们在合成和现实世界数据集上进行的实验表明，将我们的 背景处理与各种尖端方法相结合每 ………………………………