Video örnek segmentasyonu için iki seviyeli ilişki modeli

Videolarda obje tespiti, segmentasyonu ve takibi alanında mevcut yaklaşımlar ya tüm videoyu girdi olarak alıp çevrimdışı olarak işleyerek sonuçların kalitesine odaklanmakta; ya da kare kare işleyerek performastan feragat ederek hıza odaklanmaktadır. Bu çalışmada, çevrimdışı muadillerinin performansı ile yakın olan bir çevrimiçi yöntem öneriyoruz. Bu yöntemde özgün olarak nesneleri kodlayan ve onları zaman içinde ilişkilendiren, mesaj ileten bir grafik sinir ağı sunuyoruz. Ayrıca modelimizi, özellik piramidi ağındaki özellikleri artık bağlantılarla birleştirmek için yeni bir modül ile güçlendiriyoruz. Uçtan uca eğitilmiş modelimiz, çevrimiçi yöntemler dahilinde YouTube-VIS veri setinde muadil modeller arasında en iyi performansı elde etti. DAVIS üzerinde yapılan diğer deneyler, modelimizin video nesnesi bölümleme görevine genelleme kabiliyetini göstermektedir. Ayrıca otonom sürüş ayarı konusundaki çalışmalarımızı değerlendiriyor ve KITTI MOTS veri setinde karşılaştırılabilir sonuçlar gösteriyoruz.