論文の概要: Memory Enhanced Global-Local Aggregation for Video Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.12063v1
• Date: Thu, 26 Mar 2020 17:59:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 21:41:31.643420
• Title: Memory Enhanced Global-Local Aggregation for Video Object Detection
• Title（参考訳）: ビデオオブジェクト検出のためのメモリ拡張グローバルローカルアグリゲーション
• Authors: Yihong Chen, Yue Cao, Han Hu, Liwei Wang
• Abstract要約: ビデオ中のオブジェクトを認識するための重要な方法として,グローバルな意味情報と局所的な位置情報という2つがある,と我々は主張する。 メモリ拡張グローバルローカルアグリゲーション(MEGA)ネットワークを導入する。 提案手法は,ImageNet VIDデータセット上での最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.624831537299734
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: How do humans recognize an object in a piece of video? Due to the deteriorated quality of single frame, it may be hard for people to identify an occluded object in this frame by just utilizing information within one image. We argue that there are two important cues for humans to recognize objects in videos: the global semantic information and the local localization information. Recently, plenty of methods adopt the self-attention mechanisms to enhance the features in key frame with either global semantic information or local localization information. In this paper we introduce memory enhanced global-local aggregation (MEGA) network, which is among the first trials that takes full consideration of both global and local information. Furthermore, empowered by a novel and carefully-designed Long Range Memory (LRM) module, our proposed MEGA could enable the key frame to get access to much more content than any previous methods. Enhanced by these two sources of information, our method achieves state-of-the-art performance on ImageNet VID dataset. Code is available at \url{https://github.com/Scalsol/mega.pytorch}.
• Abstract（参考訳）: ビデオの中の物体を人間はどうやって認識するのか? 単一フレームの品質が低下しているため、一つの画像内で情報を利用することで、隠蔽対象を識別することは困難である。 ビデオ中のオブジェクトを認識するための重要な方法として,グローバルな意味情報と局所的な位置情報という2つがある,と我々は主張する。 近年,グローバルなセマンティック情報や局所的なローカライゼーション情報によってキーフレームの特徴を高めるための自己認識機構が数多く採用されている。 本稿では,グローバル情報とローカル情報の両方を十分に考慮した最初のトライアルである,メモリ強化グローバルローカルアグリゲーション(MEGA)ネットワークを紹介する。 さらに,新規かつ慎重に設計されたLong Range Memory (LRM)モジュールにより,提案したMEGAにより,キーフレームが従来手法よりもはるかに多くのコンテンツにアクセスできるようになる。 この2つの情報ソースにより,imagenet vidデータセット上での最先端のパフォーマンスを実現する。 コードは \url{https://github.com/scalsol/mega.pytorch} で入手できる。

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