Optimización de clústeres secuenciales para segmentación de objetos en video no supervisada y débilmente supervisada
Autores: Koh, Yeong Jun; Heo, Yuk; Kim, Chang-Su
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Optimización de clústeres secuenciales para segmentación de objetos en video no supervisada y débilmente supervisada
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Nueva
Algoritmo de segmentación de objetos en video
No supervisado
Débilmente supervisado
Pistas de objetos destacados
Optimización de campo aleatorio de Markov
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 22
Citaciones: Sin citaciones
Se propone en este trabajo un algoritmo novedoso de segmentación de objetos de video, que segmenta múltiples objetos en una secuencia de video de manera no supervisada o débilmente supervisada.
Descripción
Se propone en este trabajo un algoritmo novedoso de segmentación de objetos de video, que segmenta múltiples objetos en una secuencia de video de manera no supervisada o débilmente supervisada.