論文の概要: Tackling Background Distraction in Video Object Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06953v1
• Date: Thu, 14 Jul 2022 14:25:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-15 14:18:05.233505
• Title: Tackling Background Distraction in Video Object Segmentation
• Title（参考訳）: ビデオオブジェクトセグメンテーションにおける背景の抽出
• Authors: Suhwan Cho, Heansung Lee, Minhyeok Lee, Chaewon Park, Sungjun Jang, Minjung Kim, Sangyoun Lee
• Abstract要約: ビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)は、ビデオ内の特定のオブジェクトを密に追跡することを目的としている。 このタスクの主な課題の1つは、ターゲットオブジェクトに類似したように見えるバックグラウンド・トラクタの存在である。 このような混乱を抑制するための3つの新しい戦略を提案する。 我々のモデルは,リアルタイムな性能であっても,現代の最先端手法に匹敵する性能を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.187425003801958
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semi-supervised video object segmentation (VOS) aims to densely track certain designated objects in videos. One of the main challenges in this task is the existence of background distractors that appear similar to the target objects. We propose three novel strategies to suppress such distractors: 1) a spatio-temporally diversified template construction scheme to obtain generalized properties of the target objects; 2) a learnable distance-scoring function to exclude spatially-distant distractors by exploiting the temporal consistency between two consecutive frames; 3) swap-and-attach augmentation to force each object to have unique features by providing training samples containing entangled objects. On all public benchmark datasets, our model achieves a comparable performance to contemporary state-of-the-art approaches, even with real-time performance. Qualitative results also demonstrate the superiority of our approach over existing methods. We believe our approach will be widely used for future VOS research.
• Abstract（参考訳）: 半教師付きビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)は、ビデオ内の特定の指定されたオブジェクトを密に追跡することを目的としている。 このタスクの主な課題の1つは、ターゲットオブジェクトに類似したように見えるバックグラウンド・トラクタの存在である。 このような混乱を抑えるための3つの新しい戦略を提案する。 1) 対象物の一般化特性を得るための時空間的多角化テンプレート構築スキーム 2) 2つの連続するフレーム間の時間的一貫性を利用して空間的距離を逸脱する学習可能な距離標示機能 3) 絡み合ったオブジェクトを含むトレーニングサンプルを提供することで、各オブジェクトにユニークな特徴を持たせるスワップ・アンド・アタッチメントの強化。 すべての公開ベンチマークデータセットにおいて、我々のモデルは、リアルタイムのパフォーマンスであっても、現代の最先端のアプローチに匹敵する性能を達成する。 定性的な結果も既存の手法よりも優れていることを示している。 われわれのアプローチは今後のVOS研究に広く使われるだろう。

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