論文の概要: SSTVOS: Sparse Spatiotemporal Transformers for Video Object Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08833v1
- Date: Thu, 21 Jan 2021 20:06:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-21 07:53:47.062848
- Title: SSTVOS: Sparse Spatiotemporal Transformers for Video Object Segmentation
- Title（参考訳）: SSTVOS:ビデオオブジェクトセグメンテーションのためのスパース時空間変換器
- Authors: Brendan Duke and Abdalla Ahmed and Christian Wolf and Parham Aarabi
and Graham W. Taylor
- Abstract要約: VOS(Transformer-based approach to video object segmentation)について紹介する。
注意に基づくアプローチによって、モデルが複数のフレームの歴史的特徴を乗り越えることを学ぶことができます。
提案手法は,YouTube-VOS と DAVIS 2017 において,最先端技術と比較してスケーラビリティとロバスト性の向上を図った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.884078497381633
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper we introduce a Transformer-based approach to video object
segmentation (VOS). To address compounding error and scalability issues of
prior work, we propose a scalable, end-to-end method for VOS called Sparse
Spatiotemporal Transformers (SST). SST extracts per-pixel representations for
each object in a video using sparse attention over spatiotemporal features. Our
attention-based formulation for VOS allows a model to learn to attend over a
history of multiple frames and provides suitable inductive bias for performing
correspondence-like computations necessary for solving motion segmentation. We
demonstrate the effectiveness of attention-based over recurrent networks in the
spatiotemporal domain. Our method achieves competitive results on YouTube-VOS
and DAVIS 2017 with improved scalability and robustness to occlusions compared
with the state of the art.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)に対するTransformerベースのアプローチを提案する。
従来の作業の複雑なエラーやスケーラビリティの問題に対処するために,スパース時空間変換器(SST)と呼ばれるVOSのスケーラブルでエンドツーエンドな手法を提案する。
SSTは、時空間的特徴に対するスパースアテンションを用いて、ビデオ内の各オブジェクトのピクセルごとの表現を抽出する。
VOSの注意に基づく定式化により、複数のフレームの履歴を学習し、動きのセグメンテーションを解くのに必要な対応計算を行うのに適した帰納的バイアスを提供する。
時空間領域における注意に基づく再帰的ネットワークの有効性を示す。
提案手法は,YouTube-VOS と DAVIS 2017 において,オクルージョンに対するスケーラビリティとロバスト性を改善した競合性を実現する。
関連論文リスト
- DeVOS: Flow-Guided Deformable Transformer for Video Object Segmentation [0.4487265603408873]
DeVOS(Deformable VOS)は,メモリベースマッチングと移動誘導伝搬を組み合わせたビデオオブジェクトのアーキテクチャである。
DAVIS 2017 val と test-dev (88.1%, 83.0%), YouTube-VOS 2019 val (86.6%) でトップランクを達成した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-11T14:57:22Z) - Temporally Consistent Referring Video Object Segmentation with Hybrid Memory [98.80249255577304]
本稿では,参照セグメンテーションとともに時間的一貫性を明示的にモデル化する,エンドツーエンドなR-VOSパラダイムを提案する。
自動生成された高品質の参照マスクを有するフレームの特徴は、残りのフレームをセグメント化するために伝播される。
大規模な実験により,本手法は時間的整合性を著しく向上させることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-28T13:32:49Z) - Appearance-Based Refinement for Object-Centric Motion Segmentation [85.2426540999329]
本稿では,ビデオストリームの時間的一貫性を利用して,不正確なフローベース提案を補正する外観に基づく改善手法を提案する。
提案手法では,高精度なフロー予測マスクを模範として,シーケンスレベルの選択機構を用いる。
パフォーマンスは、DAVIS、YouTube、SegTrackv2、FBMS-59など、複数のビデオセグメンテーションベンチマークで評価されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-18T18:59:51Z) - Betrayed by Attention: A Simple yet Effective Approach for Self-supervised Video Object Segmentation [76.68301884987348]
自己教師型ビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)のための簡易かつ効果的なアプローチを提案する。
我々の重要な洞察は、DINO-pretrained Transformerに存在する構造的依存関係を利用して、ビデオ内の堅牢な時間分割対応を確立することである。
提案手法は,複数の教師なしVOSベンチマークにまたがる最先端性能を実証し,複雑な実世界のマルチオブジェクトビデオセグメンテーションタスクに優れることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-29T18:47:17Z) - Segmenting the motion components of a video: A long-term unsupervised model [5.801044612920816]
ビデオシーケンス上でのコヒーレントで安定した動作セグメンテーションを提供したいと思っています。
完全教師なし方式で動作する新しい長期光時間モデルを提案する。
4つのVOSに関する実験を報告し、競争力のある定量的結果を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-02T09:33:54Z) - Learning Trajectory-Aware Transformer for Video Super-Resolution [50.49396123016185]
ビデオ超解像は、高解像度(HR)フレームを低解像度(LR)フレームから復元することを目的としている。
既存のアプローチは通常、隣接する限られたフレームからビデオフレームを並べて集約する。
ビデオ超解像用トランスフォーマー(TTVSR)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-08T03:37:39Z) - Video Frame Interpolation Transformer [86.20646863821908]
本稿では,トランスフォーマーをベースとした動画フレームワークを提案し,コンテンツ認識集約の重み付けと,自己注意操作による長距離依存を考慮した。
グローバルな自己注意の計算コストが高くなるのを避けるため、ビデオに局所的注意の概念を導入する。
さらに,トランスフォーマーの可能性を完全に実現するためのマルチスケール・フレーム・スキームを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-27T05:35:10Z) - Video Salient Object Detection via Contrastive Features and Attention
Modules [106.33219760012048]
本稿では,注目モジュールを持つネットワークを用いて,映像の有意な物体検出のためのコントラスト特徴を学習する。
コアテンションの定式化は、低レベル特徴と高レベル特徴を組み合わせるために用いられる。
提案手法は計算量が少なく,最先端の手法に対して良好に動作することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-03T17:40:32Z) - Learning Dynamic Network Using a Reuse Gate Function in Semi-supervised
Video Object Segmentation [27.559093073097483]
セミ監視ビデオオブジェクト(Semi-VOS)の現在のアプローチは、以前のフレームから情報を伝達し、現在のフレームのセグメンテーションマスクを生成します。
時間的情報を用いて、最小限の変更で迅速にフレームを識別する。
フレーム間の変化を推定し、ネットワーク全体を計算したり、以前のフレームの機能を再利用したりするパスを決定する、新しい動的ネットワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-21T19:40:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。