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@第{Lamdouar20条，author=“Hala Lamdouar和Charig Yang以及Weidi Xie和Andrew Zisserman”，title=“被运动背叛：通过运动分割发现伪装对象”，journal=“亚洲计算机视觉会议”，年=“2020”，}
本文的目标是设计一种能够发现伪装物体的计算体系结构在视频中，特别是通过利用运动信息来执行对象分割。我们制作以下三个贡献：（i）我们提出了一种新的体系结构，包括两个基本要素用于破坏伪装的组件，即用于对齐连续的可差分注册模块基于背景的帧，有效地强调了差异中的对象边界图像和运动分割模块，该模块具有发现运动对象的存储器，同时保持即使在某一点上没有运动，物体也会保持不变。（ii）我们收集了第一批大规模移动伪装动物（MoCA）视频数据集，包括不同范围内的140多个剪辑动物（67类）。（iii）我们证明了所提出的MoCA模型的有效性，以及在DAVIS2016上实现无监督分割协议的竞争性能运动时。
