論文の概要: RefVOS: A Closer Look at Referring Expressions for Video Object Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.00263v1
• Date: Thu, 1 Oct 2020 09:10:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 08:20:57.922923
• Title: RefVOS: A Closer Look at Referring Expressions for Video Object Segmentation
• Title（参考訳）: refvos: ビデオオブジェクトのセグメンテーションのための参照表現をよく見る
• Authors: Miriam Bellver, Carles Ventura, Carina Silberer, Ioannis Kazakos, Jordi Torres and Xavier Giro-i-Nieto
• Abstract要約: 我々は,新しいニューラルネットワークを用いて,言語誘導型VOSにおける言語誘導型画像セグメンテーションの結果と技術結果の状態を解析する。 本研究は,タスクの大きな課題が動作や静的動作の理解に関連していることを示唆する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.80595950124721
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The task of video object segmentation with referring expressions (language-guided VOS) is to, given a linguistic phrase and a video, generate binary masks for the object to which the phrase refers. Our work argues that existing benchmarks used for this task are mainly composed of trivial cases, in which referents can be identified with simple phrases. Our analysis relies on a new categorization of the phrases in the DAVIS-2017 and Actor-Action datasets into trivial and non-trivial REs, with the non-trivial REs annotated with seven RE semantic categories. We leverage this data to analyze the results of RefVOS, a novel neural network that obtains competitive results for the task of language-guided image segmentation and state of the art results for language-guided VOS. Our study indicates that the major challenges for the task are related to understanding motion and static actions.
• Abstract（参考訳）: 参照表現(言語誘導VOS)を用いたビデオオブジェクトセグメンテーションの課題は、言語句とビデオが与えられた場合、そのフレーズが参照するオブジェクトのバイナリマスクを生成することである。 このタスクに使用される既存のベンチマークは主に自明なケースで構成されており、参照を単純なフレーズで識別できる。 我々の分析は、davis-2017とアクタ-アクションデータセットにおけるフレーズの新たな分類に依拠しており、非自明なresは7つのre意味カテゴリでアノテートされている。 我々はこのデータを利用して、言語誘導画像セグメンテーションのタスクと言語誘導VOSのアート結果の状態の競合結果を得る新しいニューラルネットワークであるRefVOSの結果を分析する。 本研究は,タスクの主な課題が動作や静的動作の理解にあることを示す。

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