論文の概要: ClawCraneNet: Leveraging Object-level Relation for Text-based Video Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10702v1
• Date: Fri, 19 Mar 2021 09:31:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-22 14:32:22.969859
• Title: ClawCraneNet: Leveraging Object-level Relation for Text-based Video Segmentation
• Title（参考訳）: ClawCraneNet: テキストベースのビデオセグメンテーションのためのオブジェクトレベルの関係を活用する
• Authors: Chen Liang, Yu Wu, Yawei Luo and Yi Yang
• Abstract要約: テキストベースのビデオセグメンテーションは、ビデオ内の自然言語参照オブジェクトをセグメンテーションする難しいタスクです。 言語指導でオブジェクトを人間に分割する方法を模倣することで、新しいトップダウンアプローチを導入する。 本手法は、最先端の手法を大きなマージンで上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.1635597261304
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-based video segmentation is a challenging task that segments out the natural language referred objects in videos. It essentially requires semantic comprehension and fine-grained video understanding. Existing methods introduce language representation into segmentation models in a bottom-up manner, which merely conducts vision-language interaction within local receptive fields of ConvNets. We argue that such interaction is not fulfilled since the model can barely construct region-level relationships given partial observations, which is contrary to the description logic of natural language/referring expressions. In fact, people usually describe a target object using relations with other objects, which may not be easily understood without seeing the whole video. To address the issue, we introduce a novel top-down approach by imitating how we human segment an object with the language guidance. We first figure out all candidate objects in videos and then choose the refereed one by parsing relations among those high-level objects. Three kinds of object-level relations are investigated for precise relationship understanding, i.e., positional relation, text-guided semantic relation, and temporal relation. Extensive experiments on A2D Sentences and J-HMDB Sentences show our method outperforms state-of-the-art methods by a large margin. Qualitative results also show our results are more explainable.
• Abstract（参考訳）: テキストベースのビデオセグメンテーションは、ビデオ内の自然言語参照オブジェクトをセグメンテーションする難しいタスクである。 基本的にはセマンティック理解ときめ細かいビデオ理解が必要です。 既存の手法はボトムアップ方式でセグメンテーションモデルに言語表現を導入しており、これは単にConvNetsの局所受容領域内で視覚と言語間の相互作用を実行するだけである。 自然言語/参照表現の記述論理とは対照的な部分的観察によって,モデルが地域レベルの関係をほとんど構築できないため,このような相互作用は実現できないと主張する。 実際、人々は通常、他のオブジェクトとの関係を使ってターゲットオブジェクトを記述するが、ビデオ全体を見ることなく簡単には理解できない。 この問題に対処するために、言語指導でオブジェクトを人間のセグメント化する方法を模倣して、新しいトップダウンアプローチを導入する。 まずビデオ中のすべての候補オブジェクトを特定し、それらのハイレベルオブジェクト間の関係を解析することで参照オブジェクトを選択する。 3種類のオブジェクトレベルの関係を精密な関係理解,すなわち位置関係,テキスト誘導意味関係,時間関係の3種類について検討した。 a2d文とj-hmdb文を広範囲に実験した結果,本手法は最先端手法を大差で上回った。 定性的な結果は、より説明しやすいことも示しています。

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