Objektsegmentierung in Videodaten mittels Analyse von Punkttrajektorien

这是一项重要的工作，因为这是一项重大任务。本·本·蒂根·曼努埃尔·阿诺内尔是一名通知，理想的培训对象和专业人员。从现在开始，我将继续努力，解决这个问题，解决所有的问题，培训工作将由L先生来完成。我不知道该怎么做，但我不知道该怎么做。在Diesem Projekt soll Daher diesem Projekt soll Daher die natürliche Anordnung von Bildern in Video aujjekte vollAutomatiacch zu Segentieren and Damit den aufwendigsten teil der Annotierung einen einen unüberwachten Anatz zu ersetzen.在此之前，我们并不了解这一点。L？MIT der Erweiterung auf Video einer Stereokamera soll Schlieülich ein weites，natürlich zur Verfügung stehendes Merkmal，nämlich die disallität，zur räumlich-zeitlichen Segentierung MIT genutzt den。

Das Lernen von Objektrepräsentationen wird zur Zeit von überwachten Lernverfahren dominiert. Diese Verfahren benötigen manuell annotierte, idealerweise segmentierte Trainingsbilder und profitieren dabei von großen Datensätzen. Da deren Aquirierung jedoch aufwendig ist, wird meist versucht, das Erkennungsproblem mit möglichst wenig Trainingsdaten zu lösen. Diese Aufgabe erscheint unnatürlich, bedenkt man, dass ein Kleinkind im Alter von zwei Jahren bereits knapp zwei Milliarden Bilder gesehen hat. In diesem Projekt soll daher die natürliche Anordnung von Bildern in Videos ausgenutzt werden um Objekte vollautomatisch zu segmentieren und damit den aufwendigsten Teil der Annotierung durch einen unüberwachten Ansatz zu ersetzen. Insbesondere sollen Objekte anhand ihrer Eigenbewegung segmentiert werden. Dazu werden im Gegensatz zu früheren Arbeiten längere Zeiträume von mehreren Sekunden analysiert, um der zeitlich variierenden Qualität des Bewegungssignals Rechnung zu tragen. Mit der Erweiterung auf Videos einer Stereokamera soll schließlich ein weiteres, natürlich zur Verfügung stehendes Merkmal, nämlich die Disparität, zur räumlich-zeitlichen Segmentierung mit genutzt werden.