論文の概要: SiamMask: A Framework for Fast Online Object Tracking and Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.02088v1
• Date: Tue, 5 Jul 2022 14:47:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-06 18:19:00.233449
• Title: SiamMask: A Framework for Fast Online Object Tracking and Segmentation
• Title（参考訳）: SiamMask: 高速なオンラインオブジェクト追跡とセグメンテーションのためのフレームワーク
• Authors: Weiming Hu, Qiang Wang, Li Zhang, Luca Bertinetto, Philip H.S. Torr
• Abstract要約: SiamMaskは、ビジュアルオブジェクトトラッキングとビデオオブジェクトセグメンテーションの両方を、同じシンプルな方法でリアルタイムで実行するためのフレームワークである。 マルチタスクモデルを簡単に再利用することで、複数のオブジェクトのトラッキングとセグメンテーションを扱うためのフレームワークを拡張することができることを示す。 ビデオオブジェクトセグメンテーションベンチマークでは、高速で競合性能を示すと同時に、ビジュアルオブジェクト追跡ベンチマークでは、リアルタイムに最先端の結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.61632757952292
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we introduce SiamMask, a framework to perform both visual object tracking and video object segmentation, in real-time, with the same simple method. We improve the offline training procedure of popular fully-convolutional Siamese approaches by augmenting their losses with a binary segmentation task. Once the offline training is completed, SiamMask only requires a single bounding box for initialization and can simultaneously carry out visual object tracking and segmentation at high frame-rates. Moreover, we show that it is possible to extend the framework to handle multiple object tracking and segmentation by simply re-using the multi-task model in a cascaded fashion. Experimental results show that our approach has high processing efficiency, at around 55 frames per second. It yields real-time state-of-the-art results on visual-object tracking benchmarks, while at the same time demonstrating competitive performance at a high speed for video object segmentation benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,視覚オブジェクトのトラッキングと映像オブジェクトのセグメンテーションの両方を,同じ簡単な方法でリアルタイムに行うためのフレームワークであるSiamMaskを紹介する。 完全畳み込み型シームズアプローチのオフライントレーニング手順を,二分分割タスクによる損失を増大させることにより改善する。 オフライントレーニングが完了すると、SiamMaskは初期化のための単一のバウンディングボックスのみを必要とし、高いフレームレートでビジュアルオブジェクトのトラッキングとセグメンテーションを同時に実行することができる。 さらに,マルチタスクモデルを逐次的に再利用するだけで,複数のオブジェクト追跡やセグメンテーションを扱うフレームワークを拡張することが可能であることを示す。 実験の結果,提案手法の処理効率は55フレーム/秒程度であることがわかった。 ビデオオブジェクトセグメンテーションベンチマークでは、高速で競合性能を示すと同時に、ビジュアルオブジェクト追跡ベンチマークでは、リアルタイムに最先端の結果が得られる。

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