論文の概要: Graph CNN for Moving Object Detection in Complex Environments from Unseen Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06440v1
• Date: Wed, 13 Jul 2022 18:00:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-15 13:36:41.260706
• Title: Graph CNN for Moving Object Detection in Complex Environments from Unseen Videos
• Title（参考訳）: 錯視映像からの複雑な環境における物体検出のためのグラフCNN
• Authors: Jhony H. Giraldo, Sajid Javed, Naoufel Werghi, Thierry Bouwmans
• Abstract要約: 移動物体検出(MOD)は多くのコンピュータビジョンアプリケーションにとって基本的なステップである。 深層学習法は,MODと競争性能の両立に成功している。 本研究では,グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)を用いたノード分類問題としてMODの問題を提起する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.530860337575637
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Moving Object Detection (MOD) is a fundamental step for many computer vision applications. MOD becomes very challenging when a video sequence captured from a static or moving camera suffers from the challenges: camouflage, shadow, dynamic backgrounds, and lighting variations, to name a few. Deep learning methods have been successfully applied to address MOD with competitive performance. However, in order to handle the overfitting problem, deep learning methods require a large amount of labeled data which is a laborious task as exhaustive annotations are always not available. Moreover, some MOD deep learning methods show performance degradation in the presence of unseen video sequences because the testing and training splits of the same sequences are involved during the network learning process. In this work, we pose the problem of MOD as a node classification problem using Graph Convolutional Neural Networks (GCNNs). Our algorithm, dubbed as GraphMOD-Net, encompasses instance segmentation, background initialization, feature extraction, and graph construction. GraphMOD-Net is tested on unseen videos and outperforms state-of-the-art methods in unsupervised, semi-supervised, and supervised learning in several challenges of the Change Detection 2014 (CDNet2014) and UCSD background subtraction datasets.
• Abstract（参考訳）: 移動物体検出(MOD)は多くのコンピュータビジョンアプリケーションにとって基本的なステップである。 MODは、静止カメラや動いているカメラから撮影したビデオシーケンスが、カモフラージュ、シャドウ、動的背景、照明のバリエーションといった課題に悩まされると、非常に困難になる。 深層学習法は,MODと競争性能の両立に成功している。 しかし、過度に適合する問題に対処するためには、徹底的なアノテーションが常に利用できないため、面倒な作業である大量のラベル付きデータを必要とする。 さらに,MOD深層学習手法では,ネットワーク学習過程において同一シーケンスのテストとトレーニングの分割が関与するため,未確認映像シーケンスの存在下での性能劣化を示す。 本研究では,グラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)を用いたノード分類問題としてMODの問題を提起する。 GraphMOD-Netと呼ばれる我々のアルゴリズムは、インスタンスセグメンテーション、バックグラウンド初期化、特徴抽出、グラフ構築を含む。 graphmod-netは未発見の動画上でテストされ、未教師なし、半教師なし、教師なし学習における最先端の手法を上回っており、change detection 2014 (cdnet2014) とucsd background subtractionデータセットのいくつかの課題に挑戦している。

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