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2018-03-06 :: 6614 Words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
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。
https://mp.weixin.qq.com/s/ATKmdw50V50_gczEVfIZSw
视频理解综述：动作识别、时序动作定位、视频Embedding
参考
http://mp.weixin.qq.com/s/pGrzmq5aGoLb2uiJRYAXVw
一文概览视频目标分割
https://www.zhihu.com/question/52185576
视频中的目标检测与图像中的目标检测具体有什么区别？
https://mp.weixin.qq.com/s/0NpTiwNRpd92mFCtXw1oQw
CVPR 2019视频描述（video caption）相关论文总结
https://mp.weixin.qq.com/s/nZVIVJ9z0AWA8VFouNpafg
深度学习之视频摘要简述
https://mp.weixin.qq.com/s/z1APyCxlOEPHn48OeJAHkQ
基于深度学习的视频内容识别
https://mp.weixin.qq.com/s/XFlcGZRrxmmUDZXg-ijFDA
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
https://mp.weixin.qq.com/s/ovjoHCcR1xYb9N6kyFJUTg
视频广告段落检测——从一个偏门说计算机视觉的发展历史
https://mp.weixin.qq.com/s/iqLHjbmLOmvfEeEUB_SqSA
计算机视觉视频理解领域的经典方法和最新成果
https://mp.weixin.qq.com/s/lBu1q5Pyw9dZIxSYXUp2pw
视频语义分割介绍
https://mp.weixin.qq.com/s/qtRV9Sb54o8TnDEhLlB69Q
基于视频的目标检测的发展
https://zhuanlan.zhihu.com/p/59915784
Video Action Recognition的近期进展
https://mp.weixin.qq.com/s/k4Ilj11wbuj5oIXLHo-5ew
《视频目标分割与跟踪》最新39页综述论文
https://mp.weixin.qq.com/s/GCCqIm4Q7UfUhhiqFbBS3g
Pytorch视频分类教程
https://mp.weixin.qq.com/s/ua8V2g2uZAditKui-IcoKw
物体检测算法在视频中的应用
https://mp.weixin.qq.com/s/pfAVyS_JQLqsXLYdX2m8IQ
基于深度学习的视频目标检测综述
https://mp.weixin.qq.com/s/NcA178JxgZLrAE1efBG2dA
深度神经网络在视频编码中的应用
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU2OTA0NzE2NA==&mid=2247515277&idx=1&sn=e6466ace50c46b66824747c79ea4d6f1
视频摘要最新综述文章
https://blog.csdn.net/sinat_35177634/article/details/89601950
CVPR 2019视频描述（video caption）相关论文总结
https://zhuanlan.zhihu.com/p/91986833
视频综合理解：行为识别、场景识别以及视频综述
https://mp.weixin.qq.com/s/noljXreGfoMfiZb_n90R3w
模仿人类的印象机制，商汤提出精确实时的视频目标检测方法
http://mp.weixin.qq.com/s/-Av3-ZNi6UGlKNv_jduAeQ
微软新论文：如何利用深度特征流提高视频识别准确率？
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在线视频衣物精确检索技术，开启刷剧败明星同款时代
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弱监督视频物体识别新方法：香港科技大学联合CMU提出TD-Graph LSTM
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从视频到语句，优必选获TRECVID 2017子任务冠军
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无监督视频物体分割新思路：实例嵌入迁移
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实时替换视频背景：谷歌展示全新移动端分割技术
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密歇根大学&谷歌提出TAL-Net：将Faster R-CNN泛化至视频动作定位中
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减少30%流量，增加清晰度：MIT提出人工智能视频缓存新算法
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商汤科技开源DAVIS2017视频目标分割冠军代码
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DAVIS2017视频目标分割冠军代码开源了
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视频显著性目标检测
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