บทความนี้แนะนำวิธีการสองขั้นตอน Diffusion-Vas โดยอิงจากการแพร่กระจายก่อนหน้า ซึ่งใช้ในการแก้ปัญหาการบดเคี้ยวในการแบ่งส่วนของออบเจ็กต์วิดีโอ วิธีการนี้สามารถดำเนินการแบ่งส่วนวิดีโอแบบโมดอลและการทำให้เนื้อหาสมบูรณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และสามารถติดตามเป้าหมายได้อย่างแม่นยำและกู้คืนรูปแบบที่สมบูรณ์ได้ แม้ว่าวัตถุจะถูกบดบังโดยสมบูรณ์ก็ตาม ด้วยการรวมลำดับมาสก์ที่มองเห็นได้เข้ากับแผนที่เชิงลึกหลอก Diffusion-Vas สามารถอนุมานการบดเคี้ยวของขอบเขตวัตถุ และใช้แบบจำลองการสร้างแบบมีเงื่อนไขเพื่อทำให้เนื้อหาของพื้นที่บดเคี้ยวสมบูรณ์ ท้ายที่สุดก็สร้างโมดอลที่สมบูรณ์ที่มีความเที่ยงตรงสูง เนื้อหา RGB ฟรี ผลการทดสอบเกณฑ์มาตรฐานของวิธีนี้กับชุดข้อมูลหลายชุดแสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพดีกว่าวิธีที่มีอยู่หลายวิธี โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสถานการณ์ที่ซับซ้อน
ในด้านการวิเคราะห์วิดีโอ การเข้าใจถึงความคงอยู่ของวัตถุเป็นสิ่งสำคัญ นวัตกรรมของวิธี Diffusion-Vas อยู่ที่การประมวลผลวัตถุโมดอล ซึ่งทำลายข้อจำกัดของวิธีการดั้งเดิมที่เน้นเฉพาะวัตถุที่มองเห็นได้ การออกแบบสองขั้นตอนผสมผสานการสร้างมาสก์และการสร้างเนื้อหาอย่างชาญฉลาด ปรับปรุงความแม่นยำและความคงทนของการวิเคราะห์วิดีโอได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในอนาคต เทคโนโลยีนี้คาดว่าจะมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านต่างๆ เช่น การขับขี่อัตโนมัติและการวิเคราะห์วิดีโอวงจรปิด ซึ่งให้การสนับสนุนที่แข็งแกร่งสำหรับความเข้าใจวิดีโอที่แม่นยำและครอบคลุมมากขึ้น ที่อยู่โครงการ: https://diffusion-vas.github.io/