論文の概要: A Survey on Deep Learning Technique for Video Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.01153v1
• Date: Fri, 2 Jul 2021 15:51:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-05 12:49:01.376471
• Title: A Survey on Deep Learning Technique for Video Segmentation
• Title（参考訳）: ビデオセグメンテーションのためのディープラーニング技術に関する調査
• Authors: Wenguan Wang, Tianfei Zhou, Fatih Porikli, David Crandall, Luc Van Gool
• Abstract要約: ビデオセグメンテーションは幅広い応用において重要な役割を果たしている。 ディープラーニングベースのアプローチは、ビデオセグメンテーションに特化しており、魅力的なパフォーマンスを提供している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 147.0767454918527
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video segmentation, i.e., partitioning video frames into multiple segments or objects, plays a critical role in a broad range of practical applications, e.g., visual effect assistance in movie, scene understanding in autonomous driving, and virtual background creation in video conferencing, to name a few. Recently, due to the renaissance of connectionism in computer vision, there has been an influx of numerous deep learning based approaches that have been dedicated to video segmentation and delivered compelling performance. In this survey, we comprehensively review two basic lines of research in this area, i.e., generic object segmentation (of unknown categories) in videos and video semantic segmentation, by introducing their respective task settings, background concepts, perceived need, development history, and main challenges. We also provide a detailed overview of representative literature on both methods and datasets. Additionally, we present quantitative performance comparisons of the reviewed methods on benchmark datasets. At last, we point out a set of unsolved open issues in this field, and suggest possible opportunities for further research.
• Abstract（参考訳）: ビデオセグメンテーション(ビデオセグメンテーション、ビデオフレームを複数のセグメントまたはオブジェクトに分割する)は、映画における視覚効果補助、自律運転におけるシーン理解、ビデオ会議における仮想背景生成など、幅広い実践的応用において重要な役割を果たしている。 近年,コンピュータビジョンにおけるコネクショナリズムのルネサンスにより,映像セグメンテーションに特化し,魅力的なパフォーマンスを提供するディープラーニングベースのアプローチが数多く流入している。 本調査では,各タスク設定,背景概念,認識されたニーズ,開発履歴,主な課題について,ビデオおよびビデオ意味セグメンテーションにおけるジェネリックオブジェクトセグメンテーション(未知のカテゴリの)という,この分野における2つの基本的な研究方針を総合的にレビューする。 また,提案手法とデータセットについて,代表文献の詳細な概要を述べる。 さらに,ベンチマークデータセットにおけるレビュー手法の定量的性能比較を行った。 最終的に、この分野における未解決の未解決問題の集合を指摘し、さらなる研究の機会を提案する。

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