論文の概要: Motion Segmentation using Frequency Domain Transformer Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.08638v1
• Date: Sat, 18 Apr 2020 15:05:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 05:36:16.640501
• Title: Motion Segmentation using Frequency Domain Transformer Networks
• Title（参考訳）: 周波数領域トランスフォーマネットワークを用いた動きセグメンテーション
• Authors: Hafez Farazi and Sven Behnke
• Abstract要約: 本稿では,前景と背景を別々にモデル化することで,次のフレームを予測できる新しいエンドツーエンド学習アーキテクチャを提案する。 我々の手法は、ビデオラダーネットワークや予測ゲーテッドピラミドなど、広く使われているビデオ予測手法よりも優れた合成データが得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.998917158604694
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-supervised prediction is a powerful mechanism to learn representations that capture the underlying structure of the data. Despite recent progress, the self-supervised video prediction task is still challenging. One of the critical factors that make the task hard is motion segmentation, which is segmenting individual objects and the background and estimating their motion separately. In video prediction, the shape, appearance, and transformation of each object should be understood only by predicting the next frame in pixel space. To address this task, we propose a novel end-to-end learnable architecture that predicts the next frame by modeling foreground and background separately while simultaneously estimating and predicting the foreground motion using Frequency Domain Transformer Networks. Experimental evaluations show that this yields interpretable representations and that our approach can outperform some widely used video prediction methods like Video Ladder Network and Predictive Gated Pyramids on synthetic data.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き予測は、データの基盤構造を捉える表現を学ぶための強力なメカニズムである。 最近の進歩にもかかわらず、自己監督型ビデオ予測タスクはまだ難しい。 タスクを難しくする重要な要因の1つは、個々のオブジェクトとバックグラウンドをセグメンテーションし、それらの動きを別々に推定するモーションセグメンテーションである。 ビデオ予測では、各オブジェクトの形状、外観、変換は、ピクセル空間における次のフレームを予測することによってのみ理解されるべきである。 そこで本研究では,前景と背景を別々にモデル化し,周波数領域トランスフォーマネットワークを用いた前景動作の予測と予測を同時に行うことで,次のフレームを予測できる新しいエンドツーエンド学習可能なアーキテクチャを提案する。 ビデオラダーネットワークや予測ゲーテッドピラミドなどのビデオ予測手法を合成データ上で上回り,解釈可能な表現が得られることを示す実験結果を得た。

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