論文の概要: A Novel Long-term Iterative Mining Scheme for Video Salient Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09564v1
• Date: Mon, 20 Jun 2022 04:27:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-22 15:00:13.351276
• Title: A Novel Long-term Iterative Mining Scheme for Video Salient Object Detection
• Title（参考訳）: ビデオ・サイレント・オブジェクト検出のための新しい長期反復マイニング方式
• Authors: Chenglizhao Chen and Hengsen Wang and Yuming Fang and Chong Peng
• Abstract要約: 短期的方法論は視覚システムの実際のメカニズムと矛盾する。 そこで本研究では,VSOD を長期にわたって実施する新しい VSOD アプローチを提案する。 提案手法は、広く使用されている5つのベンチマークデータセットにおいて、ほぼ全てのSOTAモデルより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.53335983750033
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The existing state-of-the-art (SOTA) video salient object detection (VSOD) models have widely followed short-term methodology, which dynamically determines the balance between spatial and temporal saliency fusion by solely considering the current consecutive limited frames. However, the short-term methodology has one critical limitation, which conflicts with the real mechanism of our visual system -- a typical long-term methodology. As a result, failure cases keep showing up in the results of the current SOTA models, and the short-term methodology becomes the major technical bottleneck. To solve this problem, this paper proposes a novel VSOD approach, which performs VSOD in a complete long-term way. Our approach converts the sequential VSOD, a sequential task, to a data mining problem, i.e., decomposing the input video sequence to object proposals in advance and then mining salient object proposals as much as possible in an easy-to-hard way. Since all object proposals are simultaneously available, the proposed approach is a complete long-term approach, which can alleviate some difficulties rooted in conventional short-term approaches. In addition, we devised an online updating scheme that can grasp the most representative and trustworthy pattern profile of the salient objects, outputting framewise saliency maps with rich details and smoothing both spatially and temporally. The proposed approach outperforms almost all SOTA models on five widely used benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 現行のsota(state-of-the-art)ビデオサルエント物体検出(vsod)モデルは,現在連続する限定フレームのみを考慮し,空間的・時間的サルエンシー融合のバランスを動的に決定する短期的手法に広く従っている。 しかし、短期的方法論には1つの限界があり、それは視覚システムの実際のメカニズム、典型的な長期的方法論と矛盾する。 その結果、障害ケースは現在のSOTAモデルの結果に現れ続け、短期的な方法論が主要な技術的ボトルネックとなっている。 そこで本研究では,VSOD を長期にわたって実施する新しい VSOD アプローチを提案する。 提案手法では,逐次的タスクである逐次VSODをデータマイニング問題,すなわち予め入力されたビデオシーケンスをオブジェクト提案に分解し,より容易かつハードな方法で有能なオブジェクト提案をマイニングする。 全てのオブジェクト提案が同時に利用可能であるため、提案手法は完全な長期的アプローチであり、従来の短期的アプローチに根ざした困難を緩和することができる。 さらに,サルエントオブジェクトの最も代表的かつ信頼性の高いパターンプロファイルを把握し,詳細なフレーム毎のサルエンシーマップを出力し,空間的および時間的に平滑化できるオンライン更新方式を考案した。 提案手法は、広く使用されている5つのベンチマークデータセットのほとんどすべてのsomaモデルを上回る。

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