論文の概要: Rethinking Cross-modal Interaction from a Top-down Perspective for Referring Video Object Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.01061v1
• Date: Wed, 2 Jun 2021 10:26:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-03 14:27:57.746364
• Title: Rethinking Cross-modal Interaction from a Top-down Perspective for Referring 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参照のためのトップダウン視点からのクロスモーダルインタラクションの再考
• Authors: Chen Liang, Yu Wu, Tianfei Zhou, Wenguan Wang, Zongxin Yang, Yunchao Wei and Yi Yang
• Abstract要約: ビデオオブジェクトセグメンテーション(RVOS)は、ビデオオブジェクトを自然言語参照のガイダンスでセグメント化することを目的としている。 以前の手法では、画像格子上の言語参照を直接グラウンド化することで、RVOSに対処するのが一般的であった。 そこで本研究では,複数のサンプルフレームから検出されたオブジェクトマスクをビデオ全体へ伝播させることにより,オブジェクトトラッカーの徹底的なセットを構築した。 次に,Transformerベースのトラックレット言語基底モジュールを提案し,インスタンスレベルの視覚的関係とモーダル間相互作用を同時に,効率的にモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 103.39135128404924
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Referring video object segmentation (RVOS) aims to segment video objects with the guidance of natural language reference. Previous methods typically tackle RVOS through directly grounding linguistic reference over the image lattice. Such bottom-up strategy fails to explore object-level cues, easily leading to inferior results. In this work, we instead put forward a two-stage, top-down RVOS solution. First, an exhaustive set of object tracklets is constructed by propagating object masks detected from several sampled frames to the entire video. Second, a Transformer-based tracklet-language grounding module is proposed, which models instance-level visual relations and cross-modal interactions simultaneously and efficiently. Our model ranks first place on CVPR2021 Referring Youtube-VOS challenge.
• Abstract（参考訳）: ビデオオブジェクトセグメンテーション(RVOS)は、ビデオオブジェクトを自然言語参照のガイダンスでセグメント化することを目的としている。 従来の手法は通常、画像格子上の言語参照を直接接地することでrvoに取り組む。 このようなボトムアップ戦略は、オブジェクトレベルの手がかりを探索するのに失敗し、容易に劣る結果につながる。 この作業では、代わりに2段階のトップダウンのRVOSソリューションを提案しました。 まず、複数のサンプルフレームから検出されたオブジェクトマスクをビデオ全体に伝播させることで、オブジェクトトラッカーの徹底的なセットを構築する。 第2に,インスタンスレベルの視覚的関係とクロスモーダルインタラクションを同時にかつ効率的にモデル化する,トランスフォーマティブベースのトラックレット言語グラウンドングモジュールを提案する。 私たちのモデルは、CVPR2021 Referring Youtube-VOS Challengeで1位です。

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