تقسیم بندی اشتراکی اشیاء

دربینایی رایانه ای، تقسیم بندی مشترک اشیا یک مورد خاص از بخش بندی تصویر است که به صورت تقسیم مشترک اشیاء با معانی مشابه در چندین تصویر یا فریم ویدیو تعریف می شود.

چالش ها 
استخراج ماسک‌های تقسیم‌بندی یک هدف/شی از مجموعه‌ای شلوغ از تصاویر یا فریم‌های ویدئویی، که شامل کشف شی همراه با تقسیم‌بندی است، اغلب چالش برانگیز است. یک مجموعه شلوغ به این معنی است که شی/هدف به صورت پراکنده در مجموعه ای از تصاویر وجود دارد یا شی/هدف به طور متناوب در طول ویدیوی مورد نظر ناپدید می شود . روش های اولیه  معمولا شامل  بازنمایی‌های سطح متوسط مانند طرح‌های پیشنهادی اشیا هستند.

روش های مبتنی بر شبکه های مارکوف پویا 
اخیراً یک روش کشف شیء مشترک و تقسیم‌بندی مشترک مبتنی بر شبکه‌های مارکوف پویا پیشنهاد شده است که ادعا می‌کند پیشرفت‌های قابل‌توجهی در استحکام در برابر فریم‌های ویدیویی نامربوط/نویزدار دارد.

برخلاف تلاش‌های قبلی که به راحتی حضور ثابت اشیاء هدف را در طول ویدیوی ورودی فرض می‌کردند، این الگوریتم دوگانه پویا مبتنی بر شبکه مارکوف به طور همزمان هر دو وظیفه تشخیص و تقسیم‌بندی را با دو شبکه مارکوف مربوطه انجام می‌دهد که به طور مشترک از طریق انتشار باور به روز شده‌اند.

به طور خاص، شبکه مارکوف که مسئولیت بخش‌بندی را بر عهده دارد با سوپرپیکسل‌ها مقداردهی اولیه می‌شود و اطلاعاتی را برای همتای مارکوف خود که مسئول وظیفه تشخیص شی است، ارائه می‌کند. برعکس، شبکه مارکوف که مسئول تشخیص است، گراف پیشنهادی شی را با ورودی هایی از جمله لوله های تقسیم بندی مکانی-زمانی می سازد.