論文の概要: Fast Template Matching and Update for Video Object Tracking and Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.07538v1
• Date: Thu, 16 Apr 2020 08:58:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 21:47:28.007450
• Title: Fast Template Matching and Update for Video Object Tracking and Segmentation
• Title（参考訳）: ビデオオブジェクト追跡とセグメンテーションのための高速テンプレートマッチングと更新
• Authors: Mingjie Sun, Jimin Xiao, Eng Gee Lim, Bingfeng Zhang, Yao Zhao
• Abstract要約: 私たちが取り組もうとしている主な課題は、フレームの列にまたがるマルチインスタンスの半教師付きビデオオブジェクトセグメンテーションである。 課題は、結果を予測するためのマッチングメソッドの選択と、ターゲットテンプレートを更新するかどうかを決定することである。 本稿では,これら2つの決定を同時に行うために,強化学習を利用する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.465510428878
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, the main task we aim to tackle is the multi-instance semi-supervised video object segmentation across a sequence of frames where only the first-frame box-level ground-truth is provided. Detection-based algorithms are widely adopted to handle this task, and the challenges lie in the selection of the matching method to predict the result as well as to decide whether to update the target template using the newly predicted result. The existing methods, however, make these selections in a rough and inflexible way, compromising their performance. To overcome this limitation, we propose a novel approach which utilizes reinforcement learning to make these two decisions at the same time. Specifically, the reinforcement learning agent learns to decide whether to update the target template according to the quality of the predicted result. The choice of the matching method will be determined at the same time, based on the action history of the reinforcement learning agent. Experiments show that our method is almost 10 times faster than the previous state-of-the-art method with even higher accuracy (region similarity of 69.1% on DAVIS 2017 dataset).
• Abstract（参考訳）: 本稿では,第1フレームのボックスレベルの接地構造のみを提供するフレーム列にまたがる,マルチインスタンスの半教師付きビデオオブジェクトセグメンテーションを課題とする。 検出に基づくアルゴリズムはこのタスクを処理するために広く採用されており、マッチング手法の選択による結果の予測や、新たに予測された結果を用いてターゲットテンプレートを更新するかどうかの決定に課題がある。 しかし、既存の方法はこれらの選択を粗く柔軟性のない方法で行い、性能を損なう。 この制限を克服するために,強化学習を用いてこれら2つの決定を同時に行う新しい手法を提案する。 具体的には、強化学習エージェントは、予測結果の品質に応じて、目標テンプレートを更新するかどうかを判断する。 マッチング手法の選択は、強化学習エージェントの動作履歴に基づいて同時に決定される。 実験の結果,本手法は従来の最先端手法の約10倍の精度で精度が向上した(DAVIS 2017データセットでは69.1%)。

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