論文の概要: Revisiting Click-based Interactive Video Object Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01784v1
• Date: Thu, 3 Mar 2022 15:55:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-04 16:08:55.557924
• Title: Revisiting Click-based Interactive Video Object Segmentation
• Title（参考訳）: クリック型インタラクティブビデオオブジェクトセグメンテーションの再検討
• Authors: Stephane Vujasinovic, Sebastian Bullinger, Stefan Becker, Norbert Scherer-Negenborn, Michael Arens and Rainer Stiefelhagen
• Abstract要約: CiVOSは、ユーザインタラクションとマスク伝搬を反映したデカップリングモジュール上に構築されている。 このアプローチは、人気のある対話型DAVISデータセットで広く評価されている。 提示されたCivVOSパイプラインは、低いユーザワークロードを必要とするが、競合的な結果を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.114405100879278
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While current methods for interactive Video Object Segmentation (iVOS) rely on scribble-based interactions to generate precise object masks, we propose a Click-based interactive Video Object Segmentation (CiVOS) framework to simplify the required user workload as much as possible. CiVOS builds on de-coupled modules reflecting user interaction and mask propagation. The interaction module converts click-based interactions into an object mask, which is then inferred to the remaining frames by the propagation module. Additional user interactions allow for a refinement of the object mask. The approach is extensively evaluated on the popular interactive~DAVIS dataset, but with an inevitable adaptation of scribble-based interactions with click-based counterparts. We consider several strategies for generating clicks during our evaluation to reflect various user inputs and adjust the DAVIS performance metric to perform a hardware-independent comparison. The presented CiVOS pipeline achieves competitive results, although requiring a lower user workload.
• Abstract（参考訳）: 現在の対話型ビデオオブジェクトセグメンテーション(iVOS)は、正確なオブジェクトマスクを生成するために、スクリブルベースのインタラクションに依存しているが、Clickベースのインタラクティブなビデオオブジェクトセグメンテーション(CiVOS)フレームワークは、必要なユーザのワークロードを可能な限り単純化する。 CiVOSはユーザインタラクションとマスク伝搬を反映したデカップリングモジュール上に構築されている。 インタラクションモジュールはクリックベースのインタラクションをオブジェクトマスクに変換し、伝播モジュールによって残りのフレームに推論される。 追加のユーザインタラクションにより、オブジェクトマスクの洗練が可能になる。 このアプローチは、一般的な対話型~DAVISデータセットで広く評価されているが、クリックベースのインタラクションとスクリブルベースのインタラクションに必然的に適応している。 様々なユーザ入力を反映し、davisパフォーマンスメトリックを調整してハードウェアに依存しない比較を行うために、評価中にクリックを生成するいくつかの戦略を検討する。 提示されたCivVOSパイプラインは、低いユーザワークロードを必要とするが、競争結果を達成する。

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