设计艺术学院张汗灵教授团队论文《Learning to Recommend Frame for Interactive Video Object Segmentation in the Wild》在2021年度IEEE 国际计算机视觉与模式识别会议上发表。信息科学与工程学院2017级博士研究生尹兆远为该论文的第一作者，张汗灵教授为通讯作者，同时该项工作是与上海科技大学高盛华教授共同指导下合作完成，该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、湖南省重点研发计划、上海“曙光计划”项目的科研资助。

本文研究者提出将关键帧选择问题建模为一个马尔可夫决策过程，通过强化学习框架，让一个智能体学习如何有效地推荐关键帧，而不对现有的视频目标分割算法进行任何改变。在公开数据集上的实验结果显示，该方法优于当前广泛采用的最差帧选择策略，同时在时间和性能上都优于人工标注。

基于帧推荐算法的交互式视频目标分割框架图。

该项工作体现了设计艺术学院“新工科、新设计”的科研工作已得到国际上的广泛认可，反映出学院十四五规划围绕“如何面向科技前沿、面向国家重大需求”的主题，在鼓励科研创新，开拓国际视野，与国际接轨上取得了新进展。

本论文的数据、代码和预训练模型链接：

https://github.com/svip-lab/IVOS-W/

来源：设计院

实习编辑：胡晨曦

责任编辑：余楚倩