論文の概要: ALBA : Reinforcement Learning for Video Object Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13039v2
• Date: Fri, 14 Aug 2020 07:09:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 00:22:53.148120
• Title: ALBA : Reinforcement Learning for Video Object Segmentation
• Title（参考訳）: ALBA : ビデオオブジェクトセグメンテーションのための強化学習
• Authors: Shreyank N Gowda, Panagiotis Eustratiadis, Timothy Hospedales, Laura Sevilla-Lara
• Abstract要約: ゼロショットビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)の課題について考察する。 我々はこれを、オブジェクトの提案を活用し、空間と時間の両方でグループ化に関する共同推論を行うことによって、グループ化問題として扱う。 提案手法はALBAと呼ばれ,従来の3つのベンチマークよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.29255792513528
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the challenging problem of zero-shot video object segmentation (VOS). That is, segmenting and tracking multiple moving objects within a video fully automatically, without any manual initialization. We treat this as a grouping problem by exploiting object proposals and making a joint inference about grouping over both space and time. We propose a network architecture for tractably performing proposal selection and joint grouping. Crucially, we then show how to train this network with reinforcement learning so that it learns to perform the optimal non-myopic sequence of grouping decisions to segment the whole video. Unlike standard supervised techniques, this also enables us to directly optimize for the non-differentiable overlap-based metrics used to evaluate VOS. We show that the proposed method, which we call ALBA outperforms the previous stateof-the-art on three benchmarks: DAVIS 2017 [2], FBMS [20] and Youtube-VOS [27].
• Abstract（参考訳）: ゼロショットビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)の課題について考察する。 つまり、手動で初期化することなく、ビデオ内の複数の動くオブジェクトを完全に自動的にセグメンテーションして追跡する。 我々はこれを,オブジェクトの提案を活用し,空間と時間の両面でグループ化に関する共同推論を行うことで,グループ化問題として扱う。 本稿では,提案選択と共同グルーピングを行うネットワークアーキテクチャを提案する。 重要なことは、このネットワークを強化学習でトレーニングする方法を示し、ビデオ全体をセグメンテーションするグループ決定の最適な非ミオピックシーケンスを実行することを学習する。 標準的な教師付き手法とは異なり、VOSを評価するために使われる非微分不可能な重複ベースのメトリクスを直接最適化することができる。 DAVIS 2017 [2], FBMS [20], Youtube-VOS [27] の3つのベンチマークにおいて, ALBAと呼ばれる提案手法が先行技術よりも優れていることを示す。

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