ProMo3D论文提出冻结3D模型运动探测方法
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ProMo3D论文提出冻结3D模型运动探测方法
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AI 综述
Xiaoang Zhang等作者向arXiv提交ProMo3D论文,提出基于探测的运动蒸馏方法PMD,用冻结的3D基础模型token中的运动线索生成稠密运动掩码。论文称,PMD将成对运动状态兼容性分数转化为运动掩码,可用于视频分割。 论文称,PMD仅用160个YouTube-VOS视频和一张16 GB显卡训练,无需在目标基准上微调,即可零样本迁移到DAVIS、SegTrackv2和FBMS-59;在多视图预训练几何骨干网络上,其表现优于免训练启发式方法,并接近更重的有监督和自监督方法。
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最新进展10月28日 12:00
ProMo3D:探测冻结3D基础模型中的运动线索报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv · Machine LearningProMo3D:探测冻结3D基础模型中的运动线索
ProMo3D研究冻结3D基础模型token是否包含可解码的运动信息,并提出基于探测的运动蒸馏方法PMD,将成对运动状态兼容性分数转换为稠密运动掩码。PMD仅使用160个YouTube-VOS视频和单张16 GB GPU训练,无需目标基准微调即可零样本迁移到DAVIS、SegTrackv2和FBMS-59。在多视图预训练几何骨干网络上,PMD优于免训练启发式方法,并接近更重的有监督和自监督方法。
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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。