В этой статье представлен двухэтапный метод Diffusion-Vas, основанный на априорной диффузии, который используется для решения проблемы окклюзии при сегментации видеообъектов. Этот метод может эффективно выполнять модальную сегментацию видео и завершение контента, а также точно отслеживать цель и восстанавливать ее полную форму, даже если объект полностью закрыт. Объединив последовательность видимой маски и карту псевдоглубины, Diffusion-Vas может сделать вывод о окклюзии границы объекта и использовать модель условной генерации для завершения содержимого области окклюзии, в конечном итоге генерируя высококачественную полную модальную модель. бесплатный RGB-контент. Результаты сравнительного тестирования этого метода на нескольких наборах данных показывают, что его производительность лучше, чем у многих существующих методов, особенно в сложных сценариях.
В области видеоанализа понимание устойчивости объектов имеет решающее значение. Инновация метода Diffusion-Vas заключается в обработке модальных объектов, преодолевая ограничения традиционных методов, которые фокусируются только на видимых объектах. Его двухэтапная конструкция умело сочетает в себе генерацию маски и завершение контента, эффективно повышая точность и надежность анализа видео. Ожидается, что в будущем эта технология будет широко использоваться в таких областях, как автономное вождение и анализ видео наблюдения, обеспечивая надежную поддержку для более точного и всестороннего понимания видео. Адрес проекта: https://diffusion-vas.github.io/