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重访牛津和巴黎的基于内容的像素检索
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种基于学习嵌入空间的像素级检索方法，用于解决视频对象分割问题。该方法支持不同类型的用户输入，并在计算成本上获得了很好的结果。在半监督场景中，该方法达到了与现有技术相比竞争性的结果，但计算成本仅为每帧 275 毫秒。在交互式场景中，该方法能够实时响应用户的每个输入，并达到了与竞争方法相当的质量，但交互程度要少得多。
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关键要点
- 该研究解决视频对象分割问题，提出基于学习嵌入空间的像素级检索方法。
- 使用全卷积网络作为嵌入模型，采用修改后的三元组损失进行训练。
- 方法支持不同类型的用户输入，包括半监督和交互式场景。
- 在半监督场景中，计算成本为每帧275毫秒，结果与现有技术竞争。
- 在交互式场景中，方法实时响应用户输入，质量与竞争方法相当，交互程度较低。
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