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上传时间: 2021-03-05
详细说明：视频分割是许多计算机视觉和图形任务的重要预处理步骤。 其主要目标是将视频量中具有相似外观和运动的体素分组为时空一致的超体素。 在本文中，我们将视频分割公式化为L0梯度最小化问题，以便通过梯度稀疏性追踪方法有效地增强时空相干性。 在我们的方法中，外观和运动描述符空间是首先为每个视频帧的过度细分的图像块建立的。 然后，在描述符空间中针对空间和时间维度执行L0梯度最小化。 为了解决非凸L0规范化问题，我们将融合坐标下降算法从2D图像网格扩展到3Dvideo体积。 我们在公共视频分割基准LIBSVX中对我们的方法进行了定量评估。 实验结果表明，我们的性能优于最新的分割精度和细分误差，并且在边界调用和解释的变化方面具有可比的性能。
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