Video Object
비디오 개체

Video Object(비디오 개체)란 무엇입니까?

Video Object 비디오 개체 - For this, the video will be considered not only a documentary medium of the performative records (Practice-led Research), as well as an independent artistic object — it results as another element in the construction of the narrative of the actions between the body and the image — the performative body ritualized as an video object. ^[1] It is only less effective when using video objects with poor lighting or at night because in the blob analysis process the detected vehicle objects do not match the actual object. ^[2] Detection of video objects under bad weather and poor illumination condition is a challenging task. ^[3] Moreover, in view of the problem that the fusion video is not smoothly played, this paper considers the motion information of the video object, performs pixel interpolation by motion compensation, and restores the frame rate of the original video by reconstructing the dropped interframe image. ^[4] Our method allows us to interconnect results obtained from video objective and subjective assessment methods in the form of a neural network (computing model inspired by biological neural networks). ^[5] Received Dec 31, 2020 Revised Apr 9, 2021 Accepted Apr 12, 2021 Users use Android-based applications for communicating through emailing, text messaging, and transmission of audio and video objects. ^[6] Finally, theoretical and numerical analyses on the failure probability of pairing IoT devices with video objects by FusionTalk are presented. ^[7]
이를 위해 영상은 행위적 기록(실천연구)의 기록매체이자 독립적인 예술적 대상으로 간주되어 신체와 신체 사이의 행위 서사를 구성하는 또 다른 요소가 된다. 이미지 — 비디오 개체로 의식화된 수행적 신체. ^[1] 블롭 분석 과정에서 감지된 차량 물체가 실제 물체와 일치하지 않기 때문에 조명이 약한 비디오 물체나 야간에 사용할 때만 효과가 떨어집니다. ^[2] 악천후와 열악한 조명 조건에서 비디오 개체를 감지하는 것은 어려운 작업입니다. ^[3] 또한, 융합 영상이 원활하게 재생되지 않는다는 문제점을 고려하여, 본 논문에서는 영상 객체의 움직임 정보를 고려하여 움직임 보상을 통해 픽셀 보간을 수행하고, 드롭된 프레임간 영상을 복원하여 원본 영상의 프레임 레이트를 복원한다. ^[4] 우리의 방법을 사용하면 비디오 객관적인 평가 방법과 주관적인 평가 방법에서 얻은 결과를 신경망(생물학적 신경망에서 영감을 받은 컴퓨팅 모델) 형태로 연결할 수 있습니다. ^[5] 2020년 12월 31일에 접수됨 2021년 4월 9일에 수정됨 2021년 4월 12일에 수락됨 사용자는 이메일, 문자 메시지, 오디오 및 비디오 개체 전송을 통해 통신하기 위해 Android 기반 애플리케이션을 사용합니다. ^[6] 마지막으로 FusionTalk를 통해 IoT 장치와 비디오 객체를 페어링하는 실패 확률에 대한 이론 및 수치 분석을 제시합니다. ^[7]

image object detection 이미지 객체 감지

With image object detection techniques progressing, video object detection attracts a lot of attention more than ever before. ^[1] , image object detection, video object tracking and trajectory-based relation prediction. ^[2] In comparison with static image object detection, focusing on video objects has greater research significance in realizing intelligent monitoring and automatic anomaly detection. ^[3] , (1) image object detection, (2) video object detection, (3) single object tracking, and (4) multi-object tracking. ^[4]
이미지 객체 감지 기술이 발전함에 따라 비디오 객체 감지는 그 어느 때보 다 많은 관심을 끌고 있습니다. ^[1] , 이미지 객체 감지, 비디오 객체 추적 및 궤적 기반 관계 예측. ^[2] nan ^[3] nan ^[4]

Supervised Video Object 감독된 비디오 개체

Semi-supervised video object segmentation (semi-VOS) is required for many visual applications. ^[1] The problem of semi-supervised video object segmentation has been popularly tackled by fine-tuning a general-purpose segmentation deep network on the annotated frame using hundreds of iterations of gradient descent. ^[2] Semi-supervised video object segmentation aims at segmenting the target of interest throughout a video sequence when only the annotated mask of the first frame is given. ^[3] In this paper, we propose a separable structure modeling approach for semi-supervised video object segmentation. ^[4] We propose a novel method to solve the task of semi-supervised video object segmentation in this paper, where the mask annotation is only given at the first frame of the video sequence. ^[5] Semi-supervised video object segmentation is a task of propagating instance masks given in the first frame to the entire video. ^[6] This paper investigates the principles of embedding learning to tackle the challenging semi-supervised video object segmentation. ^[7] Weakly-supervised video object localization is a challenging yet important task. ^[8] Many of the recent methods for semi-supervised video object segmentation are still far from being applicable for real time applications due to their slow inference speed. ^[9] We investigate the problem of weakly-supervised video object grounding (WSVOG), where only the video-sentence annotations are provided for training. ^[10] Weakly supervised video object segmentation (WSVOS) is a vital yet challenging task in which the aim is to segment pixel-level masks with only category labels. ^[11] This paper proposes an Enhanced Memory Network (EMN) for semi-supervised video object segmentation. ^[12]
반 감독 비디오 객체 분할(semi-VOS)은 많은 시각적 응용 프로그램에 필요합니다. ^[1] semi-supervised video object segmentation의 문제는 수백 번의 그래디언트 디센트 반복을 사용하여 주석이 달린 프레임에서 범용 세분화 심층 네트워크를 미세 조정함으로써 일반적으로 해결되었습니다. ^[2] nan ^[3] nan ^[4] nan ^[5] nan ^[6] nan ^[7] nan ^[8] nan ^[9] nan ^[10] nan ^[11] nan ^[12]

Unsupervised Video Object 감독되지 않은 비디오 개체

This paper presents a new approach to solve unsupervised video object segmentation~(UVOS) problem (called TMNet). ^[1] In this work we present a novel approach for Unsupervised Video Object Segmentation, that is automatically generating instance level segmentation masks for salient objects and tracking them in a video. ^[2] In recently years, some useful unsupervised video object segmentation methods that emphasize the common information in videos have been proposed. ^[3] Unsupervised video object segmentation is a crucial application in video analysis without knowing any prior information about the objects. ^[4] Unsupervised Video Object Segmentation (UVOS) aims to generate accurate pixel-level masks for moving objects without any prior knowledge. ^[5] Furthermore, we evaluate our method on an unsupervised video object segmentation dataset to demonstrate its generalizability. ^[6]
이 논문은 UVOS(Unsupervised Video Object Segmentation) 문제(TMNet이라고 함)를 해결하기 위한 새로운 접근 방식을 제시합니다. ^[1] 이 작업에서 우리는 눈에 띄는 개체에 대한 인스턴스 수준 세분화 마스크를 자동으로 생성하고 비디오에서 추적하는 Unsupervised Video Object Segmentation에 대한 새로운 접근 방식을 제시합니다. ^[2] nan ^[3] nan ^[4] nan ^[5] nan ^[6]

Shot Video Object 샷 비디오 개체

Specifically, we present Single Shot Video Object Detector (SSVD) — a new architecture that novelly integrates feature aggregation into a one-stage detector for object detection in videos. ^[1] With the aid of one manually annotated frame, One-Shot Video Object Segmentation (OSVOS) uses a CNN architecture to tackle the problem of semi-supervised video object segmentation (VOS). ^[2] One-shot Video Object Segmentation~(VOS) is the task of pixel-wise tracking an object of interest within a video sequence, where the segmentation mask of the first frame is given at inference time. ^[3]
특히, 단일 샷 비디오 객체 감지기(SSVD) - 비디오에서 객체 감지를 위한 1단계 감지기에 기능 집계를 새로 통합하는 새로운 아키텍처를 제시합니다. ^[1] 하나의 수동 주석 프레임을 사용하여 OSVOS(One-Shot Video Object Segmentation)는 CNN 아키텍처를 사용하여 반 감독 VOS(Video Object Segmentation) 문제를 해결합니다. ^[2] nan ^[3]

Novel Video Object

We propose a novel video object segmentation method employing random walkers to travel on graphs constructed on two consecutive frames. ^[1] Based on PSLA, Recursive Feature Updating (RFU) and Dense Feature Transforming (DenseFT) are proposed to model temporal appearance and enrich feature representation respectively in a novel video object detection framework. ^[2]
우리는 두 개의 연속 프레임에 구성된 그래프를 이동하기 위해 랜덤 워커를 사용하는 새로운 비디오 객체 분할 방법을 제안합니다. ^[1] nan ^[2]

Art Video Object

In this paper, we apply the state-of-the-art video object tracklet detection pipeline MEGA[7] and deepSORT [27] to generate tracklet proposals. ^[1] The proposed method is compared with state-of-the-art video object detection techniques. ^[2]
이 논문에서는 트랙렛 제안을 생성하기 위해 최첨단 비디오 객체 트랙렛 감지 파이프라인 MEGA[7] 및 deepSORT[27]를 적용합니다. ^[1] nan ^[2]

Interactive Video Object 대화형 비디오 개체

Interactive video object segmentation aims to utilize automatic methods to speed up the process and reduce the workload of the annotators. ^[1] With users' scribbles on a certain frame, it simultaneously performs interactive video object segmentation and video inpainting throughout the whole video. ^[2]
대화형 비디오 개체 분할은 자동 방법을 활용하여 프로세스 속도를 높이고 주석자의 작업량을 줄이는 것을 목표로 합니다. ^[1] 특정 프레임에 대한 사용자의 낙서로 전체 비디오에 걸쳐 대화형 비디오 개체 분할 및 비디오 인페인팅을 동시에 수행합니다. ^[2]

video object segmentation 비디오 개체 분할

Semi-supervised video object segmentation (semi-VOS) is required for many visual applications. ^[1] More and more researchers have recently paid attention to video object segmentation because it is an important building block for numerous computer vision applications. ^[2] Video object segmentation (VOS) is a research hotspot in the field of computer vision. ^[3] The problem of semi-supervised video object segmentation has been popularly tackled by fine-tuning a general-purpose segmentation deep network on the annotated frame using hundreds of iterations of gradient descent. ^[4] Semi-supervised video object segmentation aims at segmenting the target of interest throughout a video sequence when only the annotated mask of the first frame is given. ^[5] In this paper, we propose a deep learning model based on deep multi-view representation learning, to address the video object segmentation task. ^[6] Video Object Segmentation (VOS) is a fundamental task required in many high-level real-world computer vision applications. ^[7] This paper presents a new approach to solve unsupervised video object segmentation~(UVOS) problem (called TMNet). ^[8] In this paper, we propose a separable structure modeling approach for semi-supervised video object segmentation. ^[9] Video object segmentation(VOS) has been a fundamental topic in recent years, and many deep learning-based methods have achieved state-of-the-art performance on multiple benchmarks. ^[10] We propose a novel method to solve the task of semi-supervised video object segmentation in this paper, where the mask annotation is only given at the first frame of the video sequence. ^[11] In this work we present a novel approach for Unsupervised Video Object Segmentation, that is automatically generating instance level segmentation masks for salient objects and tracking them in a video. ^[12] Location and appearance are the key cues for video object segmentation. ^[13] In recently years, some useful unsupervised video object segmentation methods that emphasize the common information in videos have been proposed. ^[14] The task of video object segmentation is a fundamental but challenging problem in the field of computer vision. ^[15] Unsupervised video object segmentation is a crucial application in video analysis without knowing any prior information about the objects. ^[16] This paper introduces a novel technique that integrates spatial and temporal features in a deep learning framework using semi-supervised spatio-temporal video object segmentation and dense optical flow. ^[17] Video object segmentation has attracted considerable research interest these years. ^[18] Most of previous video object segmentation methods require a large amount of pixel-level annotated video data to construct a robust model. ^[19] Interactive video object segmentation aims to utilize automatic methods to speed up the process and reduce the workload of the annotators. ^[20] Unsupervised Video Object Segmentation (UVOS) aims to generate accurate pixel-level masks for moving objects without any prior knowledge. ^[21] With the aid of one manually annotated frame, One-Shot Video Object Segmentation (OSVOS) uses a CNN architecture to tackle the problem of semi-supervised video object segmentation (VOS). ^[22] Semi-supervised video object segmentation is a task of propagating instance masks given in the first frame to the entire video. ^[23] Most recent semisupervised video object segmentation (VOS) methods rely on fine-tuning deep convolutional neural networks online using the given mask of the first frame or predicted masks of subsequent frames. ^[24] One-shot Video Object Segmentation~(VOS) is the task of pixel-wise tracking an object of interest within a video sequence, where the segmentation mask of the first frame is given at inference time. ^[25] This paper investigates the principles of embedding learning to tackle the challenging semi-supervised video object segmentation. ^[26] Video object segmentation (VOS) is an essential part of intelligent transportation systems (ITS). ^[27] We leverage them directly for video object segmentation and thus provide accurate segmentations at potentially very low extra cost. ^[28] Video object segmentation (VOS) is one of the most fundamental tasks for numerous sequent video applications. ^[29] While supervised learning approaches show great vitality and effectiveness in video object segmentation, most of them require large amounts of annotations which are expensive and time-consuming. ^[30] Due to the variety of video types and different quality on the Internet, it brings more challenges to video processing algorithms such as video object segmentation. ^[31] To address this issue, we develop a novel target-aware dual matching and compensatory segmentation (TMCS) tracker for aerial videos, which transforms visual object tracking into a video object segmentation problem. ^[32] They are mask of regions convolutional neural network (Mask RCNN), a recurrent network for video object segmentation (ROVS) and DeeplabV3. ^[33] Many of the recent methods for semi-supervised video object segmentation are still far from being applicable for real time applications due to their slow inference speed. ^[34] For further progress in video object segmentation (VOS), larger, more diverse, and more challenging datasets will be necessary. ^[35] With users' scribbles on a certain frame, it simultaneously performs interactive video object segmentation and video inpainting throughout the whole video. ^[36] To overcome the aforementioned problems, in this paper an efficient approach named Fused Probability weighted moments and Principal component analysis Video Object Segmentation (FPPVOS), is proposed by the fusion of Probability Weighted Moments (PWM) with Principal Component Analysis (PCA). ^[37] Furthermore, we evaluate our method on an unsupervised video object segmentation dataset to demonstrate its generalizability. ^[38] Video Object Segmentation (VOS) is an active research area of the visual domain. ^[39] We propose a novel video object segmentation method employing random walkers to travel on graphs constructed on two consecutive frames. ^[40] Weakly supervised video object segmentation (WSVOS) is a vital yet challenging task in which the aim is to segment pixel-level masks with only category labels. ^[41] In particular video object segmentation has been added one more component called temporal, from this temporal component our objective is to find pixels which corresponding to the object in every consecutive frames. ^[42] Video object segmentation, aiming to segment the foreground objects given the annotation of the first frame, has been attracting increasing attentions. ^[43] In this paper, we propose the differentiable mask-matching network (DMM-Net) for solving the video object segmentation problem where the initial object masks are provided. ^[44] Multiple object video object segmentation is a challenging task, specially for the zero-shot case, when no object mask is given at the initial frame and the model has to find the objects to be segmented along the sequence. ^[45] This Letter presents an attention-modulating network for video object segmentation that can well adapt its segmentation model to the annotated frame. ^[46] This paper proposes an Enhanced Memory Network (EMN) for semi-supervised video object segmentation. ^[47] For robotic vision applications, video object segmentation is facing more difficulties. ^[48]
반 감독 비디오 객체 분할(semi-VOS)은 많은 시각적 응용 프로그램에 필요합니다. ^[1] 비디오 개체 분할은 수많은 컴퓨터 비전 응용 프로그램의 중요한 구성 요소이기 때문에 점점 더 많은 연구자들이 최근 비디오 개체 분할에 관심을 기울이고 있습니다. ^[2] VOS(Video Object Segmentation)는 컴퓨터 비전 분야의 연구 핫스팟입니다. ^[3] semi-supervised video object segmentation의 문제는 수백 번의 그래디언트 디센트 반복을 사용하여 주석이 달린 프레임에서 범용 세분화 심층 네트워크를 미세 조정함으로써 일반적으로 해결되었습니다. ^[4] nan ^[5] 본 논문에서는 비디오 객체 분할 작업을 해결하기 위해 딥 멀티뷰 표현 학습을 기반으로 하는 딥 러닝 모델을 제안합니다. ^[6] VOS(Video Object Segmentation)는 많은 고급 실제 컴퓨터 비전 응용 프로그램에 필요한 기본 작업입니다. ^[7] 이 논문은 UVOS(Unsupervised Video Object Segmentation) 문제(TMNet이라고 함)를 해결하기 위한 새로운 접근 방식을 제시합니다. ^[8] nan ^[9] VOS(Video Object Segmentation)는 최근 몇 년 동안 근본적인 주제가 되었으며 많은 딥 러닝 기반 방법이 여러 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성했습니다. ^[10] nan ^[11] 이 작업에서 우리는 눈에 띄는 개체에 대한 인스턴스 수준 세분화 마스크를 자동으로 생성하고 비디오에서 추적하는 Unsupervised Video Object Segmentation에 대한 새로운 접근 방식을 제시합니다. ^[12] 위치와 모양은 비디오 개체 분할의 핵심 신호입니다. ^[13] nan ^[14] 비디오 객체 분할 작업은 컴퓨터 비전 분야에서 근본적이지만 도전적인 문제입니다. ^[15] nan ^[16] nan ^[17] 비디오 객체 세분화는 올해 상당한 연구 관심을 불러일으켰습니다. ^[18] nan ^[19] 대화형 비디오 개체 분할은 자동 방법을 활용하여 프로세스 속도를 높이고 주석자의 작업량을 줄이는 것을 목표로 합니다. ^[20] nan ^[21] 하나의 수동 주석 프레임을 사용하여 OSVOS(One-Shot Video Object Segmentation)는 CNN 아키텍처를 사용하여 반 감독 VOS(Video Object Segmentation) 문제를 해결합니다. ^[22] nan ^[23] nan ^[24] nan ^[25] nan ^[26] VOS(Video Object Segmentation)는 지능형 교통 시스템(ITS)의 필수적인 부분입니다. ^[27] 비디오 개체 세분화에 직접 활용하므로 잠재적으로 매우 낮은 추가 비용으로 정확한 세분화를 제공합니다. ^[28] VOS(Video Object Segmentation)는 수많은 연속 비디오 응용 프로그램의 가장 기본적인 작업 중 하나입니다. ^[29] 지도 학습 접근 방식은 비디오 객체 세분화에서 큰 활력과 효율성을 보여주지만 대부분은 비용과 시간이 많이 소요되는 많은 양의 주석을 필요로 합니다. ^[30] 인터넷의 다양한 비디오 유형과 품질로 인해 비디오 개체 분할과 같은 비디오 처리 알고리즘에 더 많은 문제가 발생합니다. ^[31] 이 문제를 해결하기 위해 우리는 시각적 개체 추적을 비디오 개체 세분화 문제로 변환하는 항공 비디오용 새로운 목표 인식 이중 일치 및 보상 분할(TMCS) 추적기를 개발합니다. ^[32] 그것들은 비디오 객체 분할(ROVS) 및 DeeplabV3를 위한 순환 네트워크인 마스크 RCNN(영역 마스크)입니다. ^[33] nan ^[34] 비디오 객체 세분화(VOS)의 추가 진행을 위해서는 더 크고 다양하며 더 까다로운 데이터 세트가 필요합니다. ^[35] 특정 프레임에 대한 사용자의 낙서로 전체 비디오에 걸쳐 대화형 비디오 개체 분할 및 비디오 인페인팅을 동시에 수행합니다. ^[36] nan ^[37] nan ^[38] nan ^[39] 우리는 두 개의 연속 프레임에 구성된 그래프를 이동하기 위해 랜덤 워커를 사용하는 새로운 비디오 객체 분할 방법을 제안합니다. ^[40] nan ^[41] nan ^[42] nan ^[43] nan ^[44] nan ^[45] nan ^[46] nan ^[47] nan ^[48]

video object detection 비디오 객체 감지

Recently, deep learning based video object detection has attracted more and more attention. ^[1] With image object detection techniques progressing, video object detection attracts a lot of attention more than ever before. ^[2] An opto-electronic neural network is designed for video object detection from a long-exposure blurred image. ^[3] Video object detection is a fundamental research task for scene understanding. ^[4] However, their performance on Video Object Detection (VOD) has not been well explored. ^[5] Therefore, robots collecting strawberries should be equipped with four subsystems: a video object detection system, a collecting arm, a unit for the reception and possible packaging of the fruit, and a traction system unit. ^[6] Object detection and tracking and video Object detection and tracking are realized in a high-performance proportional manner. ^[7] Video object detection is a fundamental problem in computer vision and has a wide spectrum of applications. ^[8] Video object detection is challenging and essential in practical applications, such as surveillance cameras for traffic control and public security. ^[9] We propose FFAVOD, standing for feature fusion architecture for video object detection. ^[10] The video object detection is one of the key challenges in the field of object detection. ^[11] Underwater video object detection is challenging because of the complex background and the movement of the camera. ^[12] Video object detection is a challenging task in computer vision. ^[13] Deep convolutional neural networks (CNNs) are successful in self-extracting features for video object detection. ^[14] In this work, we benchmark different video object detection protocols, including FastAdapt, with respect to accuracy, latency, and energy consumption on three different embedded boards that represent the leading edge mobile GPUs. ^[15] In this paper, based on the spatiotemporal continuity of video objects, we propose an attention-guided dynamic video object detection method for fast detection. ^[16] Recent advances in video object detection have characterized the exploration of temporal coherence across frames to enhance object detector. ^[17] Video object detection still faces several difficulties and challenges. ^[18] , (1) image object detection, (2) video object detection, (3) single object tracking, and (4) multi-object tracking. ^[19] In this paper, we propose a new video object detection (VoD) method, referred to as temporal feature aggregation and motion-aware VoD (TM-VoD), that produces a joint representation of temporal image sequences and object motion. ^[20] According to the motion characteristics of Trichomonas vaginalis, a viable detection method is the use of a microscopic camera to record videos of leucorrhea samples and video object detection algorithms for detection. ^[21] Video object detection has great potential to enhance visual perception abilities for indoor mobile robots in various regions. ^[22] Video object detection, a basic task in the computer vision field, is rapidly evolving and widely used. ^[23] This module takes advantage of geometrical features in the long-term for the first time in the video object detection domain. ^[24] We finish by discussing video object detection and video salient object detection approaches which could potentially be used as future improvements to the proposed system. ^[25] Video object detection is the task of detecting objects in a sequence of frames, typically, with a significant overlap in content among consecutive frames. ^[26] To this end, we propose a video object detection network using event-aware ConvLSTM and object relation networks. ^[27] Aggregating temporal features from other frames is verified to be very effective for video object detection to overcome the challenges in still images, such as occlusion, motion blur, and rare pose. ^[28] Additionally, we introduce a synthetic video dataset, called SYNTHIA-AL, specially designed to evaluate active learning for video object detection in road scenes. ^[29] Video object detection has drawn more and more attention in recent years. ^[30] Based on PSLA, Recursive Feature Updating (RFU) and Dense Feature Transforming (DenseFT) are proposed to model temporal appearance and enrich feature representation respectively in a novel video object detection framework. ^[31] The proposed method is compared with state-of-the-art video object detection techniques. ^[32]
최근 딥러닝 기반의 영상 객체 검출이 더욱 주목받고 있다. ^[1] 이미지 객체 감지 기술이 발전함에 따라 비디오 객체 감지는 그 어느 때보 다 많은 관심을 끌고 있습니다. ^[2] 광전자 신경망은 장시간 노출 흐릿한 이미지에서 비디오 객체 감지를 위해 설계되었습니다. ^[3] 비디오 객체 감지는 장면 이해를 위한 기본 연구 과제입니다. ^[4] 그러나 VOD(Video Object Detection)에 대한 성능은 제대로 조사되지 않았습니다. ^[5] 따라서 딸기를 수집하는 로봇에는 비디오 물체 감지 시스템, 수집 암, 과일을 수신 및 포장할 수 있는 장치, 견인 시스템 장치의 4가지 하위 시스템이 장착되어야 합니다. ^[6] 물체 감지 및 추적 및 비디오 물체 감지 및 추적은 고성능 비례 방식으로 구현됩니다. ^[7] 비디오 객체 감지는 컴퓨터 비전의 근본적인 문제이며 광범위한 응용 분야를 가지고 있습니다. ^[8] 비디오 물체 감지는 교통 통제 및 공공 보안을 위한 감시 카메라와 같은 실용적인 애플리케이션에서 어렵고 필수적입니다. ^[9] 비디오 객체 감지를 위한 기능 융합 아키텍처를 나타내는 FFAVOD를 제안합니다. ^[10] 비디오 객체 감지는 객체 감지 분야의 주요 과제 중 하나입니다. ^[11] nan ^[12] 비디오 객체 감지는 컴퓨터 비전에서 어려운 작업입니다. ^[13] 심층 컨볼루션 신경망(CNN)은 비디오 객체 감지를 위한 자동 추출 기능에 성공했습니다. ^[14] nan ^[15] 본 논문에서는 영상 객체의 시공간 연속성을 기반으로 빠른 검출을 위한 주의 유도 동적 영상 객체 검출 방법을 제안한다. ^[16] 비디오 객체 감지의 최근 발전은 객체 감지기를 향상시키기 위해 프레임 전반에 걸친 시간적 일관성의 탐색을 특징으로 합니다. ^[17] 비디오 객체 감지는 여전히 여러 어려움과 도전에 직면해 있습니다. ^[18] nan ^[19] nan ^[20] Trichomonas vaginalis의 움직임 특성에 따라 실행 가능한 감지 방법은 현미경 카메라를 사용하여 백반증 샘플의 비디오를 녹화하고 비디오 개체 감지 알고리즘을 사용하여 감지하는 것입니다. ^[21] 비디오 객체 감지는 다양한 지역에서 실내 모바일 로봇의 시각적 인식 능력을 향상시킬 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있습니다. ^[22] 컴퓨터 비전 분야의 기본 작업인 비디오 객체 감지는 빠르게 진화하고 널리 사용됩니다. ^[23] 이 모듈은 비디오 객체 감지 영역에서 처음으로 장기적으로 기하학적 특징을 활용합니다. ^[24] nan ^[25] nan ^[26] nan ^[27] nan ^[28] nan ^[29] nan ^[30] nan ^[31] nan ^[32]

video object tracking 비디오 개체 추적

, image object detection, video object tracking and trajectory-based relation prediction. ^[1] This paper proposes a new formation of the region-based active contour model (ACM) using a mean-shift tracker for video object tracking and its shape retrieval. ^[2] Comprehensive experimental results on well-known video object tracking benchmarks show that our architecture can not only significantly improve the performance of object tracking, but also can save the energy consumption of edge devices. ^[3] In single-target video object tracking, an initial bounding box is drawn around a target object and propagated through a video. ^[4] For effective video object tracking, object detection is integrated with a data association step performed by either a custom design inference architecture or an end-to-end joint training for tracking purpose. ^[5] Surveillance video object tracking is considered vital with the expanding of surveillance services. ^[6] Video object tracking is a fundamental task of continuously following an object of interest in a video sequence. ^[7]
, 이미지 객체 감지, 비디오 객체 추적 및 궤적 기반 관계 예측. ^[1] 본 논문은 영상 객체 추적 및 형상 검색을 위한 평균 이동 추적기를 사용하여 영역 기반 능동 윤곽 모델(ACM)의 새로운 형성을 제안합니다. ^[2] nan ^[3] nan ^[4] nan ^[5] nan ^[6] nan ^[7]

video object detector 비디오 객체 감지기

Specifically, we present Single Shot Video Object Detector (SSVD) — a new architecture that novelly integrates feature aggregation into a one-stage detector for object detection in videos. ^[1] Unlike video object detectors utilizing candidate boxes from adjacent frames to assist in the current prediction, we find that efforts should be made to extract the spatio-temporal features of adjacent frames to reduce over-detection. ^[2] Experimental results show that our 3D video object detector outperforms the LiDAR-based state-of-the-art (SOTA) models on the nuScenes benchmark. ^[3] A two-path convLSTM pyramid and a personalized convLSTM module referred to as multi-input convLSTM are proposed as a part of a web causal video object detector to detect off-shore ships. ^[4]
특히, 단일 샷 비디오 객체 감지기(SSVD) - 비디오에서 객체 감지를 위한 1단계 감지기에 기능 집계를 새로 통합하는 새로운 아키텍처를 제시합니다. ^[1] 현재 예측을 지원하기 위해 인접 프레임의 후보 상자를 사용하는 비디오 객체 감지기와 달리, 과잉 감지를 줄이기 위해 인접 프레임의 시공간 특징을 추출하기 위한 노력이 이루어져야 한다는 것을 알았습니다. ^[2] nan ^[3] nan ^[4]

video object plane 비디오 개체 평면

The performance of MPEG-4 coding scheme depends on the efficiency of the video object plane (VOP) generation methods. ^[1] For the experimentation, we used the multi-media applications Picture-in-Picture (PiP), Moving Pictures Expert Group (MPEG) - 4, MP3Encoder, and Video Object Plane Decoder (VOPD). ^[2]
MPEG-4 코딩 방식의 성능은 VOP(Video Object Plane) 생성 방식의 효율성에 따라 달라집니다. ^[1] 실험을 위해 멀티미디어 애플리케이션 PiP(Picture-in-Picture), MPEG(Moving Pictures Expert Group) - 4, MP3Encoder 및 VOPD(Video Object Plane Decoder)를 사용했습니다. ^[2]