MoNet: Deep Motion Exploitation for Video Object Segmentation

摘要 在本文中，我们提出了一种新颖的MoNet模型，该模型从帧表示学习和分割细化两个方面深入挖掘运动线索来提高视频对象的分割性能。 具体而言，MoNet利用计算出的运动提示（即光流）通过对齐和整合来自其邻居的表示来增强目标帧的表示。 新的表示形式为分割提供了有价值的时间上下文 ，并提高了对各种常见污染因素的鲁棒性，例如运动模糊，外观变化和视频对象变形。 此外，MoNet可以解决运动不一致的问题，并

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