論文の概要: Efficient Regional Memory Network for Video Object Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.12934v1
• Date: Wed, 24 Mar 2021 02:08:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-25 14:04:46.337617
• Title: Efficient Regional Memory Network for Video Object Segmentation
• Title（参考訳）: ビデオオブジェクトセグメンテーションのための効率的な地域メモリネットワーク
• Authors: Haozhe Xie, Hongxun Yao, Shangchen Zhou, Shengping Zhang, Wenxiu Sun
• Abstract要約: 半教師付きVOS(Regional Memory Network, RMNet)のための新しいローカル-ローカルマッチングソリューションを提案する。 提案するrmnetは、メモリとクエリフレームの両方における類似オブジェクトのあいまいさを効果的に緩和する。 実験結果から,提案したRMNetは,DAVISおよびYouTube-VOSデータセットの最先端手法に対して良好に動作することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.587541750729045
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, several Space-Time Memory based networks have shown that the object cues (e.g. video frames as well as the segmented object masks) from the past frames are useful for segmenting objects in the current frame. However, these methods exploit the information from the memory by global-to-global matching between the current and past frames, which lead to mismatching to similar objects and high computational complexity. To address these problems, we propose a novel local-to-local matching solution for semi-supervised VOS, namely Regional Memory Network (RMNet). In RMNet, the precise regional memory is constructed by memorizing local regions where the target objects appear in the past frames. For the current query frame, the query regions are tracked and predicted based on the optical flow estimated from the previous frame. The proposed local-to-local matching effectively alleviates the ambiguity of similar objects in both memory and query frames, which allows the information to be passed from the regional memory to the query region efficiently and effectively. Experimental results indicate that the proposed RMNet performs favorably against state-of-the-art methods on the DAVIS and YouTube-VOS datasets.
• Abstract（参考訳）: 最近、いくつかの時空メモリベースのネットワークが、オブジェクトのキュー(例)を示している。 従来のフレームからのビデオフレームとセグメンテーションされたオブジェクトマスクは、現在のフレーム内のオブジェクトをセグメンテーションするのに役立ちます。 しかし、これらの手法は、現在のフレームと過去のフレーム間のグローバル・グローバルマッチングによってメモリからの情報を利用するため、類似したオブジェクトとミスマッチし、計算の複雑さが高い。 このような問題に対処するため,我々は,半教師付きVOS(Regional Memory Network (RMNet))のための新しいローカル-ローカルマッチングソリューションを提案する。 rmnetでは、ターゲットオブジェクトが過去のフレームに現れるローカル領域を記憶することにより、正確な地域記憶を構築する。 現在のクエリフレームでは、前フレームから推定した光フローに基づいてクエリ領域を追跡予測する。 提案したローカル-ローカルマッチングは、メモリとクエリフレームの両方において類似したオブジェクトのあいまいさを効果的に軽減し、ローカルメモリからクエリ領域に効率的に情報を渡すことができる。 実験結果から,提案したRMNetは,DAVISおよびYouTube-VOSデータセットの最先端手法に対して良好に動作することが示された。

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