論文の概要: Dense Unsupervised Learning for Video Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.06265v1
• Date: Thu, 11 Nov 2021 15:15:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-12 13:47:07.488957
• Title: Dense Unsupervised Learning for Video Segmentation
• Title（参考訳）: ビデオセグメンテーションのための難読教師なし学習
• Authors: Nikita Araslanov, Simone Schaub-Meyer and Stefan Roth
• Abstract要約: ビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)のための教師なし学習のための新しいアプローチを提案する。 これまでの研究とは異なり、我々の定式化によって、完全に畳み込みの仕組みで、密集した特徴表現を直接学習することができる。 我々の手法は、トレーニングデータや計算能力が大幅に少ないにもかかわらず、以前の作業のセグメンテーション精度を超える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.46930315961636
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel approach to unsupervised learning for video object segmentation (VOS). Unlike previous work, our formulation allows to learn dense feature representations directly in a fully convolutional regime. We rely on uniform grid sampling to extract a set of anchors and train our model to disambiguate between them on both inter- and intra-video levels. However, a naive scheme to train such a model results in a degenerate solution. We propose to prevent this with a simple regularisation scheme, accommodating the equivariance property of the segmentation task to similarity transformations. Our training objective admits efficient implementation and exhibits fast training convergence. On established VOS benchmarks, our approach exceeds the segmentation accuracy of previous work despite using significantly less training data and compute power.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)のための教師なし学習手法を提案する。 従来の研究と異なり、我々の定式化は、完全な畳み込み方式で、密集した特徴表現を直接学習することができる。 我々は、一様グリッドサンプリングを用いてアンカーの集合を抽出し、ビデオ間レベルと動画内レベルの両方でそれらを曖昧にするためにモデルを訓練する。 しかし、そのようなモデルを訓練する素案は退化解をもたらす。 分割タスクの同値性を類似性変換に適合させる単純な正規化スキームでこれを防止することを提案する。 我々の訓練目標は、効率的な実施を認め、迅速な訓練収束を示す。 確立されたVOSベンチマークでは、トレーニングデータや計算能力が大幅に少ないにもかかわらず、従来の作業のセグメンテーション精度を上回っている。

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