Contextual information for instance-level video analysis
Tradicionalmente, el análisis de instancias en video ha sifo aproximado por estrategias "botttom-up" donde la información de alto nivel específica a una instancia, es estimada a partir de información de bajo nivel exclusiva de la instancia analizada. Aunque este tipo de estrategias han sid...
- Autores:
-
León Alcazar, Juan Carlos
- Tipo de recurso:
- Doctoral thesis
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/41227
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/41227
- Palabra clave:
- Instancias (Informática)
Procesamiento de imágenes - Investigaciones
Video digital - Investigaciones
Segmentación de imagen - Investigaciones
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
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Tradicionalmente, el análisis de instancias en video ha sifo aproximado por estrategias "botttom-up" donde la información de alto nivel específica a una instancia, es estimada a partir de información de bajo nivel exclusiva de la instancia analizada. Aunque este tipo de estrategias han sido utilizadas con éxito en el estado del arte [70, 11, 133, 112, 144], nuestro trabajo evidencia que este proceder es sub-óptimo en el dominio del análisis de instancias. En esta disertación, nos enfocamos en el descubrimiento de información contextual, así como en el desarrollo de métodos que permitan integrar la información contextual con la información específica de la instancia. Esta metodología nos permite mejorar el desempeño del análisis de instancias. Esta tesis se enfoca en dos tareas relacionadas en el dominio del análisis de video: clasificación y segmentación. Respecto a la segmentación, desarrollamos la "Multi- Attention Instance Network" (MAIN) el primer método para segmentación de instancias "one-shot" en video... |
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Al consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores.https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Arbeláez Escalante, Pablo Andrés7b73426f-f63b-413f-b44b-ddfa70416b65400León Alcazar, Juan Carlos27717500González Osorio, Fabio AugustoHernández Hoyos, Marcela2020-09-03T08:12:15Z2020-09-03T08:12:15Z2020http://hdl.handle.net/1992/4122710.57784/1992/41227u831018.pdfinstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/Tradicionalmente, el análisis de instancias en video ha sifo aproximado por estrategias "botttom-up" donde la información de alto nivel específica a una instancia, es estimada a partir de información de bajo nivel exclusiva de la instancia analizada. Aunque este tipo de estrategias han sido utilizadas con éxito en el estado del arte [70, 11, 133, 112, 144], nuestro trabajo evidencia que este proceder es sub-óptimo en el dominio del análisis de instancias. En esta disertación, nos enfocamos en el descubrimiento de información contextual, así como en el desarrollo de métodos que permitan integrar la información contextual con la información específica de la instancia. Esta metodología nos permite mejorar el desempeño del análisis de instancias. Esta tesis se enfoca en dos tareas relacionadas en el dominio del análisis de video: clasificación y segmentación. Respecto a la segmentación, desarrollamos la "Multi- Attention Instance Network" (MAIN) el primer método para segmentación de instancias "one-shot" en video...Traditionally, instance-level video analysis has been approached in a bottom-up strategy, where high-level instance-specific information is estimated from low-level features which correspond to the target instance. While instance-level approaches have shown success and several state-of-the-art methods are based on such strategies [70, 11, 133, 112, 144], we argue that this a sub-optimal strategy to approach the problem of instance-level video analysis. In this work we focus on the discovery and modeling of useful contextual information, along with the methods required to integrate local and contextual information, which ultimately allows us to better approach instance-level problems. This thesis focuses on two related tasks of video instance analysis: classification and segmentation. In the domain of video segmentation, we introduce the "Multi-Attention Instance Network" (MAIN) an instance-level approach which is the first to directly model and integrate multiple segmentation targets in the domain of one-shot video segmentation. MAIN fuses long-term, and short-term visual cues for simultaneous segmentation targets...Doctor en IngenieríaDoctorado28 hojasapplication/pdfengUniandesDoctorado en IngenieríaFacultad de Ingenieríainstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional SénecaContextual information for instance-level video analysisTrabajo de grado - Doctoradoinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TDInstancias (Informática)Procesamiento de imágenes - InvestigacionesVideo digital - InvestigacionesSegmentación de imagen - InvestigacionesIngenieríaPublicationTEXTu831018.pdf.txtu831018.pdf.txtExtracted texttext/plain51890https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/0af61659-0d28-45ee-aed6-95d788fc8be9/download7423aab167113a01d49544373fe3beadMD54ORIGINALu831018.pdfapplication/pdf8916668https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/2a6411df-93a7-42f1-a3f9-8da67e958999/downloade43079a517cd71859c3a766547a4e4f4MD51THUMBNAILu831018.pdf.jpgu831018.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg9748https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/d9b0a2f1-30b2-4a2e-9f4a-1adc4e2859af/download3584a2614db94f5e17195201925fdabbMD551992/41227oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/412272024-08-26 15:27:05.64https://repositorio.uniandes.edu.co/static/pdf/aceptacion_uso_es.pdfopen.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co |