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非監督動画オブジェクトセグメンテーション
Unsupervised Video Object Segmentation On 11
Unsupervised Video Object Segmentation On 11
評価指標
J
評価結果
このベンチマークにおける各モデルのパフォーマンス結果
Columns
モデル名
J
Paper Title
FakeFlow
84.7
Improving Unsupervised Video Object Segmentation via Fake Flow Generation
DPA
83.4
Dual Prototype Attention for Unsupervised Video Object Segmentation
TMO++ (MiT-b1)
83.2
Treating Motion as Option with Output Selection for Unsupervised Video Object Segmentation
GSANet
83.1
Guided Slot Attention for Unsupervised Video Object Segmentation
TMO++ (RN-101)
81.2
Treating Motion as Option with Output Selection for Unsupervised Video Object Segmentation
TMO (MiT-b1)
80.0
Treating Motion as Option to Reduce Motion Dependency in Unsupervised Video Object Segmentation
TMO (RN-101)
79.9
Treating Motion as Option to Reduce Motion Dependency in Unsupervised Video Object Segmentation
TransportNet
78.7
Deep Transport Network for Unsupervised Video Object Segmentation
PMN
77.7
Unsupervised Video Object Segmentation via Prototype Memory Network
IMP
77.5
Iteratively Selecting an Easy Reference Frame Makes Unsupervised Video Object Segmentation Easier
F2Net
77.5
F2Net: Learning to Focus on the Foreground for Unsupervised Video Object Segmentation
AMC-Net
76.5
Learning Motion-Appearance Co-Attention for Zero-Shot Video Object Segmentation
MATNet
76.1
Motion-Attentive Transition for Zero-Shot Video Object Segmentation
COSNet
75.6
See More, Know More: Unsupervised Video Object Segmentation with Co-Attention Siamese Networks
PDB
74.0
Pyramid Dilated Deeper ConvLSTM for Video Salient Object Detection
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