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Unsupervised Video Object Segmentation

태스크의 하위 분류와 논문·코드·평가·기법·데이터셋을 탐색하세요.

하위 태스크
0
평가표
6
보존된 평가 기록
76

The unsupervised scenario assumes that the user does not interact with the algorithm to obtain the segmentation masks. Methods should provide a set of object candidates with no overlapping pixels that span through the whole video sequence. This set of objects should contain at least the objects that capture human attention when watching the whole video sequence i.e objects that are more likely to be followed by human gaze.

평가 결과

데이터셋과 평가 조건을 선택해 성능·논문·코드를 비교하세요. 보존된 Papers with Code 기록으로, 최신 순위는 아닙니다.

DAVIS 2016 val

원본 태스크: Video Object Segmentation / Unsupervised Video Object Segmentation

평가 기록 25건

YouTube-Objects

원본 태스크: Video Object Segmentation / Unsupervised Video Object Segmentation

평가 기록 16건

FBMS test

원본 태스크: Video Object Segmentation / Unsupervised Video Object Segmentation

평가 기록 15건

DAVIS 2017 (val)

원본 태스크: Video Object Segmentation / Unsupervised Video Object Segmentation

평가 기록 10건

DAVIS 2017 (test-dev)

원본 태스크: Video Object Segmentation / Unsupervised Video Object Segmentation

평가 기록 6건

SegTrack v2

원본 태스크: Video Object Segmentation / Unsupervised Video Object Segmentation

평가 기록 4건

출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.