计算机视觉任务可以从估计突出物区域和这些对象区域之间的相互作用中受益。识别对象区域涉及利用预借鉴模型来执行对象检测,对象分割和/或对象姿势估计。但是,由于以下原因,在实践中不可行:1)预用模型的训练数据集的对象类别可能不会涵盖一般计算机视觉任务的所有对象类别,2)佩戴型模型训练数据集之间的域间隙并且目标任务的数据集可能会影响性能,3)预磨模模型中存在的偏差和方差可能泄漏到导致无意中偏置的目标模型的目标任务中。为了克服这些缺点,我们建议利用一系列视频帧捕获一组公共对象和它们之间的相互作用的公共基本原理,因此视频帧特征之间的共分割的概念可以用自动的能力装配模型专注于突出区域,以最终的方式提高潜在的任务的性能。在这方面,我们提出了一种称为“共分割激活模块”(COSAM)的通用模块,其可以被插入任何CNN,以促进基于CNN的任何CNN的概念在一系列视频帧特征中的关注。我们在三个基于视频的任务中展示Cosam的应用即1)基于视频的人Re-ID,2)视频字幕分类,并证明COSAM能够在视频帧中捕获突出区域,从而引导对于显着的性能改进以及可解释的关注图。
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