論文の概要: Polygonal Point Set Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.14584v1
• Date: Sun, 30 May 2021 17:12:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-02 10:01:20.948331
• Title: Polygonal Point Set Tracking
• Title（参考訳）: 多角形点集合追跡
• Authors: Gunhee Nam, Miran Heo, Seoung Wug Oh, Joon-Young Lee, Seon Joo Kim
• Abstract要約: 本稿では,学習に基づく多角形点集合追跡手法を提案する。 私たちのゴールは、ターゲットの輪郭上の対応する点を追跡することです。 本稿では,部分歪みとテキストマッピングに対する本手法の視覚効果について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.445151155209246
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel learning-based polygonal point set tracking method. Compared to existing video object segmentation~(VOS) methods that propagate pixel-wise object mask information, we propagate a polygonal point set over frames. Specifically, the set is defined as a subset of points in the target contour, and our goal is to track corresponding points on the target contour. Those outputs enable us to apply various visual effects such as motion tracking, part deformation, and texture mapping. To this end, we propose a new method to track the corresponding points between frames by the global-local alignment with delicately designed losses and regularization terms. We also introduce a novel learning strategy using synthetic and VOS datasets that makes it possible to tackle the problem without developing the point correspondence dataset. Since the existing datasets are not suitable to validate our method, we build a new polygonal point set tracking dataset and demonstrate the superior performance of our method over the baselines and existing contour-based VOS methods. In addition, we present visual-effects applications of our method on part distortion and text mapping.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,学習に基づく多角形点集合追跡手法を提案する。 画素単位のオブジェクトマスク情報を伝搬する既存のビデオオブジェクトセグメンテーション~(VOS)手法と比較して,フレーム上に設定された多角形点を伝搬する。 具体的には、集合は対象輪郭内の点のサブセットとして定義され、我々の目標は対象輪郭上の対応する点を追跡することである。 これらの出力により、動き追跡、部分変形、テクスチャマッピングなど様々な視覚効果が適用できます。 そこで本研究では,微妙に設計された損失と正規化項を含むグローバルなアライメントにより,フレーム間の対応点を追跡する新しい手法を提案する。 また,点対応データセットを開発することなくこの問題に対処可能な合成およびvosデータセットを用いた新しい学習戦略を提案する。 既存のデータセットは本手法の検証には適さないため,新しい多角形点集合追跡データセットを構築し,本手法のベースラインおよび既存輪郭型VOS法よりも優れた性能を示す。 さらに,部分歪みとテキストマッピングにおける視覚効果の応用について述べる。

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