报告题目：基于视觉关系建模的视频目标分割研究

报告人：卢宪凯 研究员（山东大学）

报告时间：2022年5月11日（周三）上午10：00-11：00

报告地点：腾讯会议ID:  519-688-570

摘要：视频目标分割(VOS)需要将视频帧中感兴趣的或者指定的前景目标的掩膜分离出来。根据是否提供第一帧的目标掩膜，VOS可以分成无监督视频目标分割( unsupervised VOS )，半监督视频目标分割( semi-supervised VOS )。视频目标分割是计算机视觉领域的重要研究内容，被广泛应用于公共安防、视频编辑等领域。本报告针对视频目标分割中存在的目标形变、目标遮挡、快速移动等挑战问题，从视觉关系建模角度出发分别介绍三种视频目标分割算法，涉及协同注意机机制、图记忆网络下小样本学习和图匹配。这些方面能够显著提升前景目标的特征表达同时提升模型对视频中干扰的鲁棒性。参考论文：

[1] Xiankai Lu, et al. See more, know more: Unsupervised video object segmentation with co-attention siamese networks, CVPR 2019

[2] Xiankai Lu, et al. Video object segmentation with episodic graph memory networks, eccv 2020

[3] Zheyun Qin, Xiankai Lu, et al.  Learning Hierarchical Embedding for Video Instance Segmentation, ACM MM 2021

[4] Zheyun Qin, Xiankai Lu, et al. A Graph Matching Perspective with Transformers on Video Instance Segmentation, CVPR 2022

邀请人：机器学习与视觉团队