이 기사에서는 비디오 객체 분할에서 폐색 문제를 해결하는 데 사용되는 확산 사전 기반의 2단계 방법 Diffusion-Vas를 소개합니다. 이 방법은 모달 비디오 분할 및 콘텐츠 완성을 효과적으로 수행할 수 있으며, 개체가 완전히 가려진 경우에도 대상을 정확하게 추적하고 완전한 형태를 복원할 수 있습니다. Diffusion-Vas는 가시 마스크 시퀀스와 유사 깊이 맵을 결합하여 객체 경계의 폐색을 추론하고 조건부 생성 모델을 사용하여 폐색 영역의 콘텐츠를 완성하여 궁극적으로 충실도가 높은 완전한 모달을 생성합니다. 무료 RGB 콘텐츠. 여러 데이터 세트에 대한 이 방법의 벤치마크 테스트 결과는 특히 복잡한 시나리오에서 기존의 많은 방법보다 성능이 더 우수하다는 것을 보여줍니다.
비디오 분석 분야에서는 객체 지속성을 이해하는 것이 중요합니다. Diffusion-Vas 방식의 혁신은 눈에 보이는 객체에만 초점을 맞춘 기존 방식의 한계를 뛰어넘어 모달 객체를 처리하는 데 있습니다. 2단계 디자인은 마스크 생성과 콘텐츠 완성을 교묘하게 결합하여 비디오 분석의 정확성과 견고성을 효과적으로 향상시킵니다. 향후 이 기술은 자율주행, 감시 영상 분석 등의 분야에서 폭넓게 활용돼 보다 정확하고 종합적인 영상 이해를 강력하게 지원할 것으로 기대된다. 프로젝트 주소: https://diffusion-vas.github.io/