論文の概要: VITA: Video Instance Segmentation via Object Token Association

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04403v1
• Date: Thu, 9 Jun 2022 10:33:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-10 14:02:28.507708
• Title: VITA: Video Instance Segmentation via Object Token Association
• Title（参考訳）: VITA:Object Token Associationによるビデオインスタンスセグメンテーション
• Authors: Miran Heo, Sukjun Hwang, Seoung Wug Oh, Joon-Young Lee, Seon Joo Kim
• Abstract要約: VITAは、既製のTransformerベースのイメージインスタンスセグメンテーションモデルの上に構築されたシンプルな構造である。 バックボーン機能を使わずにフレームレベルの時間的オブジェクトトークンを関連付けることで、ビデオレベルの理解を実現する。 4 AP、49.8 AP-VIS 2019 & 2021、19.6 AP on OVIS。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.17453513956142
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a novel paradigm for offline Video Instance Segmentation (VIS), based on the hypothesis that explicit object-oriented information can be a strong clue for understanding the context of the entire sequence. To this end, we propose VITA, a simple structure built on top of an off-the-shelf Transformer-based image instance segmentation model. Specifically, we use an image object detector as a means of distilling object-specific contexts into object tokens. VITA accomplishes video-level understanding by associating frame-level object tokens without using spatio-temporal backbone features. By effectively building relationships between objects using the condensed information, VITA achieves the state-of-the-art on VIS benchmarks with a ResNet-50 backbone: 49.8 AP, 45.7 AP on YouTube-VIS 2019 & 2021 and 19.6 AP on OVIS. Moreover, thanks to its object token-based structure that is disjoint from the backbone features, VITA shows several practical advantages that previous offline VIS methods have not explored - handling long and high-resolution videos with a common GPU and freezing a frame-level detector trained on image domain. Code will be made available at https://github.com/sukjunhwang/VITA.
• Abstract（参考訳）: オフラインビデオインスタンスセグメンテーション(VIS)のための新しいパラダイムを紹介し、明示的なオブジェクト指向情報はシーケンス全体のコンテキストを理解するための強力な手がかりになり得るという仮説に基づく。 そこで本研究では,既製のトランスフォーマーベースイメージインスタンスセグメンテーションモデル上に構築したシンプルな構造であるvitaを提案する。 具体的には、オブジェクト固有のコンテキストをオブジェクトトークンに蒸留する手段として、イメージオブジェクト検出器を用いる。 VITAは、時空間のバックボーン機能を使わずにフレームレベルのオブジェクトトークンを関連付けることで、ビデオレベルの理解を実現する。 縮合情報を用いてオブジェクト間の関係を効果的に構築することにより、VITAはResNet-50のバックボーンで最先端のVISベンチマークを達成している: YouTube-VIS 2019 & 2021 で 49.8 AP、45.7 AP、OVISで 19.6 AP。 さらに、バックボーン機能から切り離されたオブジェクトトークンベースの構造のおかげで、VITAは、従来のオフラインVISメソッドが探索しなかったいくつかの実用的な利点を示している。 コードはhttps://github.com/sukjunhwang/vitaで入手できる。

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