Diffusion-Vas：動画物体追跡と遮蔽部分の補完

動画解析において、物体の持続性は、完全に遮蔽された場合でも物体が存在し続けるという重要な手がかりです。しかし、現在の物体セグメンテーション手法の多くは、可視（モダリティ）物体のみを対象としており、非可視（可視＋不可視）物体への対処が不足しています。この問題に対し、研究者たちは拡散事前確率に基づく二段階手法であるDiffusion-Vasを提案しました。これは動画における非可視セグメンテーションとコンテンツ補完の効果を高めることを目的としており、動画内の指定された目標を追跡し、拡散モデルを用いて遮蔽された部分を補完することができます。