[en] A STUDY OF THE USE OF OBJECT SEGMENTATION FOR THE APPLICATION OF VIDEO INPAINTING TECHNIQUES
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Outros |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
Texto Completo: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=54340@1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=54340@2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.54340 |
Resumo: | [pt] Nos últimos anos tem ocorrido um notável desenvolvimento de técnicas de Image Inpainting, entretanto transpor esse conhecimento para aplicações em vídeo tem se mostrado um desafio. Além dos desafios inerentes a tarefa de Video Inpainting (VI), utilizar essa técnica requer um trabalho prévio de anotação da área que será reconstruída. Se a aplicação do método for para remover um objeto ao longo de um vídeo, então a anotação prévia deve ser uma máscara da área deste objeto frame a frame. A tarefa de propagar a anotação de um objeto ao longo de um vídeo é conhecida como Video Object Segmentation (VOS) e já existem técnicas bem desenvolvidas para solucionar este problemas. Assim, a proposta desse trabalho é aplicar técnicas de VOS para gerar insumo para um algoritmo de VI. Neste trabalho iremos analisar o impacto de utilizar anotações preditas no resultado final de um modelo de VI. |
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[en] A STUDY OF THE USE OF OBJECT SEGMENTATION FOR THE APPLICATION OF VIDEO INPAINTING TECHNIQUES [pt] UM ESTUDO DE USO DE SEGMENTAÇÃO DE OBJETOS PARA A APLICAÇÃO DE TÉCNICAS DE VIDEO INPAINTING [pt] VISAO COMPUTACIONAL[pt] VIDEO OBJECT SEGMENTATION[pt] VIDEO INPAINTING[pt] MACHINE LEARNING[en] COMPUTER VISION[en] VIDEO OBJECT SEGMENTATION[en] VIDEO INPAINTING[en] MACHINE LEARNING[pt] Nos últimos anos tem ocorrido um notável desenvolvimento de técnicas de Image Inpainting, entretanto transpor esse conhecimento para aplicações em vídeo tem se mostrado um desafio. Além dos desafios inerentes a tarefa de Video Inpainting (VI), utilizar essa técnica requer um trabalho prévio de anotação da área que será reconstruída. Se a aplicação do método for para remover um objeto ao longo de um vídeo, então a anotação prévia deve ser uma máscara da área deste objeto frame a frame. A tarefa de propagar a anotação de um objeto ao longo de um vídeo é conhecida como Video Object Segmentation (VOS) e já existem técnicas bem desenvolvidas para solucionar este problemas. Assim, a proposta desse trabalho é aplicar técnicas de VOS para gerar insumo para um algoritmo de VI. Neste trabalho iremos analisar o impacto de utilizar anotações preditas no resultado final de um modelo de VI.[en] In recent years there has been a remarkable development of Image Inpainting techniques, but using this knowledge in video application is still a challenge. Besides the inherent challenges of the Video Inpainting (VI) task, applying this technique requires a previous job of labeling the area that should be reconstructed. If this method is used to remove an object from the video, then the annotation should be a mask of this object s area frame by frame. The task of propagating an object mask in a video is known as Video Object Segmentation (VOS) and there are already well developed techniques to solve this kind of task. Therefore, this work aims to apply VOS techniques to create the inputs for an VI algorithm. In this work we shall analyse the impact in the result of a VI algorithm when we use a predicted annotation as the input.MAXWELLHELIO CORTES VIEIRA LOPESSUSANA DE SOUZA BOUCHARDET2021-08-23info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/otherhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=54340@1https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=54340@2http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.54340porreponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)instacron:PUC_RIOinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-08-19T00:00:00Zoai:MAXWELL.puc-rio.br:54340Repositório InstitucionalPRIhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/ibict.phpopendoar:5342022-08-19T00:00Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)false |
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