【谷歌翻译】【CVPR15】Saliency-Aware Geodesic Video Object Segmentation

＠cited:164(Google Scholar) 摘要： 我们引入了一种无监督的基于测地距离的显着视频对象分割方法。与传统方法不同，我们的方法通过计算鲁棒测地测量将显着性作为对象的先验进行合并。我们考虑两个有区别的视觉特征：空间边缘和时间运动边界作为前景物体位置的指示。我们首先使用这些指标的测地距离生成逐帧时空显着性地图。基于前景区域被高时空边缘值区域包围的观察结果，测地距离为前景和背景提供了

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