論文の概要: Online Video Instance Segmentation via Robust Context Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.05580v1
• Date: Tue, 12 Jul 2022 15:04:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-13 14:31:55.446872
• Title: Online Video Instance Segmentation via Robust Context Fusion
• Title（参考訳）: ロバスト文脈融合によるオンラインビデオインスタンス分割
• Authors: Xiang Li, Jinglu Wang, Xiaohao Xu, Bhiksha Raj, Yan Lu
• Abstract要約: ビデオインスタンスセグメンテーション(VIS)は、ビデオシーケンス内のオブジェクトインスタンスを分類、セグメンテーション、追跡することを目的としている。 最近のトランスフォーマーベースのニューラルネットワークは、VISタスクのモデリングの強力な能力を実証している。 そこで本稿では,VISをオンライン方式で扱うための堅牢なコンテキスト融合ネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.376900904288966
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video instance segmentation (VIS) aims at classifying, segmenting and tracking object instances in video sequences. Recent transformer-based neural networks have demonstrated their powerful capability of modeling spatio-temporal correlations for the VIS task. Relying on video- or clip-level input, they suffer from high latency and computational cost. We propose a robust context fusion network to tackle VIS in an online fashion, which predicts instance segmentation frame-by-frame with a few preceding frames. To acquire the precise and temporal-consistent prediction for each frame efficiently, the key idea is to fuse effective and compact context from reference frames into the target frame. Considering the different effects of reference and target frames on the target prediction, we first summarize contextual features through importance-aware compression. A transformer encoder is adopted to fuse the compressed context. Then, we leverage an order-preserving instance embedding to convey the identity-aware information and correspond the identities to predicted instance masks. We demonstrate that our robust fusion network achieves the best performance among existing online VIS methods and is even better than previously published clip-level methods on the Youtube-VIS 2019 and 2021 benchmarks. In addition, visual objects often have acoustic signatures that are naturally synchronized with them in audio-bearing video recordings. By leveraging the flexibility of our context fusion network on multi-modal data, we further investigate the influence of audios on the video-dense prediction task, which has never been discussed in existing works. We build up an Audio-Visual Instance Segmentation dataset, and demonstrate that acoustic signals in the wild scenarios could benefit the VIS task.
• Abstract（参考訳）: ビデオインスタンスセグメンテーション(vis)は、ビデオシーケンス内のオブジェクトインスタンスの分類、セグメンテーション、追跡を目的としている。 最近のトランスフォーマーベースニューラルネットワークは、VISタスクの時空間相関をモデル化する強力な能力を実証している。 ビデオやクリップレベルの入力に依存すると、レイテンシと計算コストが高くなる。 本稿では,複数フレームのインスタンスセグメンテーションをフレーム毎に予測するオンライン方式でvisに取り組むためのロバストなコンテキスト融合ネットワークを提案する。 各フレームの正確かつ時間的一貫性のある予測を効率的に得るためには、基準フレームから目標フレームに効果的かつコンパクトなコンテキストを融合することが重要となる。 対象予測における参照フレームと対象フレームの異なる効果を考慮して,まず重要度認識圧縮による文脈的特徴を要約する。 圧縮されたコンテキストを融合させるためにトランスエンコーダを採用する。 次に、注文保存型インスタンス埋め込みを利用して、id認識情報を伝達し、予測されたインスタンスマスクのidに対応する。 我々の堅牢な核融合ネットワークは、既存のオンラインVIS手法の中で最高の性能を達成し、Youtube-VIS 2019と2021ベンチマークで発表されたクリップレベルの手法よりも優れていることを実証する。 さらに、視覚オブジェクトは、音響的シグネチャを持ち、音声付きビデオ録画で自然に同期する。 マルチモーダルデータに対する文脈融合ネットワークの柔軟性を活用することにより,既存の研究では議論されていない映像密度予測タスクに対する音声の影響をさらに検討する。 音声と視覚的なインスタンスのセグメンテーションデータセットを構築し、野生のシナリオにおける音響信号がvisタスクに有用であることを実証する。

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