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...

Full description

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
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description 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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