論文の概要: D^2Conv3D: Dynamic Dilated Convolutions for Object Segmentation in Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.07774v1
• Date: Mon, 15 Nov 2021 14:15:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-16 16:10:35.240180
• Title: D^2Conv3D: Dynamic Dilated Convolutions for Object Segmentation in Videos
• Title（参考訳）: D^2Conv3D:ビデオにおけるオブジェクトセグメンテーションのための動的拡張畳み込み
• Authors: Christian Schmidt, Ali Athar, Sabarinath Mahadevan, Bastian Leibe
• Abstract要約: 動的拡張畳み込み(D2Conv3D: Dynamic Dilated Convolutions: D2Conv3D): 拡張可能な畳み込みからインスピレーションを得て、3Dドメインに拡張する新しいタイプの畳み込みを提案する。 D2Conv3Dは,複数のビデオセグメンテーション関連ベンチマークを用いて,複数の3次元CNNアーキテクチャの性能向上に有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.3722621395592
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite receiving significant attention from the research community, the task of segmenting and tracking objects in monocular videos still has much room for improvement. Existing works have simultaneously justified the efficacy of dilated and deformable convolutions for various image-level segmentation tasks. This gives reason to believe that 3D extensions of such convolutions should also yield performance improvements for video-level segmentation tasks. However, this aspect has not yet been explored thoroughly in existing literature. In this paper, we propose Dynamic Dilated Convolutions (D^2Conv3D): a novel type of convolution which draws inspiration from dilated and deformable convolutions and extends them to the 3D (spatio-temporal) domain. We experimentally show that D^2Conv3D can be used to improve the performance of multiple 3D CNN architectures across multiple video segmentation related benchmarks by simply employing D^2Conv3D as a drop-in replacement for standard convolutions. We further show that D^2Conv3D out-performs trivial extensions of existing dilated and deformable convolutions to 3D. Lastly, we set a new state-of-the-art on the DAVIS 2016 Unsupervised Video Object Segmentation benchmark. Code is made publicly available at https://github.com/Schmiddo/d2conv3d .
• Abstract（参考訳）: 研究コミュニティから大きな注目を集めたにもかかわらず、モノクロビデオにおけるオブジェクトのセグメンテーションと追跡のタスクには、まだ改善の余地がたくさんある。 既存の作業は、様々な画像レベルのセグメンテーションタスクに対する拡張および変形可能な畳み込みの有効性を同時に正当化している。 これは、このような畳み込みの3D拡張が、ビデオレベルのセグメンテーションタスクのパフォーマンス改善をもたらすと信じる理由である。 しかし、この側面は現存する文献ではまだ徹底的に研究されていない。 本稿では,動的拡張畳み込み(d^2conv3d):拡張および変形可能な畳み込みからインスピレーションを得て,それらを3次元(spatio-temporal)領域に拡張する新しい畳み込み方式を提案する。 d^2conv3dを標準畳み込みの代替として用いることにより,複数のビデオセグメンテーション関連ベンチマークにおいて,複数の3d cnnアーキテクチャの性能向上にd^2conv3dが有効であることを示す。 さらに、D^2Conv3Dは既存の拡張型および変形可能な3D畳み込みの自明な拡張を出力することを示した。 最後に、DAVIS 2016 Unsupervised Video Object Segmentationベンチマークに新しい最先端技術を設定した。 コードはhttps://github.com/Schmiddo/d2conv3dで公開されている。

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