論文の概要: Unsupervised Multi-object Segmentation Using Attention and Soft-argmax
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13271v1
- Date: Thu, 26 May 2022 10:58:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-27 14:33:11.913609
- Title: Unsupervised Multi-object Segmentation Using Attention and Soft-argmax
- Title（参考訳）: 注意とソフトargmaxを用いた教師なしマルチオブジェクトセグメンテーション
- Authors: Bruno Sauvalle and Arnaud de La Fortelle
- Abstract要約: 教師なしオブジェクト中心表現学習とマルチオブジェクト検出とセグメンテーションのための新しいアーキテクチャを提案する。
このアーキテクチャは、複雑な合成ベンチマークにおける技術状況を大幅に上回り、実世界のトラフィックビデオへの応用例を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6853165736531939
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We introduce a new architecture for unsupervised object-centric
representation learning and multi-object detection and segmentation, which uses
an attention mechanism to associate a feature vector to each object present in
the scene and to predict the coordinates of these objects using soft-argmax. A
transformer encoder handles occlusions and redundant detections, and a separate
pre-trained background model is in charge of background reconstruction. We show
that this architecture significantly outperforms the state of the art on
complex synthetic benchmarks and provide examples of applications to real-world
traffic videos.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,シーン内に存在する各オブジェクトに対して特徴ベクトルを関連付け,ソフトargmaxを用いてこれらのオブジェクトの座標を予測するための注意機構を用いた,教師なしオブジェクト中心表現学習とマルチオブジェクト検出とセグメンテーションのための新しいアーキテクチャを提案する。
トランスエンコーダは、オクルージョンと冗長検出を処理し、個別にトレーニング済みのバックグラウンドモデルがバックグラウンド再構築を担当する。
このアーキテクチャは、複雑な合成ベンチマークにおける技術状況を大幅に上回り、実世界のトラフィックビデオへの応用例を提供する。
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