論文の概要: TIVE: A Toolbox for Identifying Video Instance Segmentation Errors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08856v1
• Date: Mon, 17 Oct 2022 08:51:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 19:36:01.037555
• Title: TIVE: A Toolbox for Identifying Video Instance Segmentation Errors
• Title（参考訳）: TIVE: ビデオインスタンスのセグメンテーションエラーを識別するためのツールボックス
• Authors: Wenhe Jia, Lu Yang, Zilong Jia, Wenyi Zhao, Yilin Zhou, Qing Song
• Abstract要約: ビデオインスタンスエラー(VIS)タスクは、パフォーマンスを高めるためにアーキテクチャモデリングに多くの研究者が注力している。 ビデオインスタンスのセグメンテーションエラーを識別するツールボックスであるTIVEを紹介した。 ツールボックスによる広範な実験を行い,空間的セグメンテーションと時間的関連が相互にどのように影響するかを明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.791075969487935
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Since first proposed, Video Instance Segmentation(VIS) task has attracted vast researchers' focus on architecture modeling to boost performance. Though great advances achieved in online and offline paradigms, there are still insufficient means to identify model errors and distinguish discrepancies between methods, as well approaches that correctly reflect models' performance in recognizing object instances of various temporal lengths remain barely available. More importantly, as the fundamental model abilities demanded by the task, spatial segmentation and temporal association are still understudied in both evaluation and interaction mechanisms. In this paper, we introduce TIVE, a Toolbox for Identifying Video instance segmentation Errors. By directly operating output prediction files, TIVE defines isolated error types and weights each type's damage to mAP, for the purpose of distinguishing model characters. By decomposing localization quality in spatial-temporal dimensions, model's potential drawbacks on spatial segmentation and temporal association can be revealed. TIVE can also report mAP over instance temporal length for real applications. We conduct extensive experiments by the toolbox to further illustrate how spatial segmentation and temporal association affect each other. We expect the analysis of TIVE can give the researchers more insights, guiding the community to promote more meaningful explorations for video instance segmentation. The proposed toolbox is available at https://github.com/wenhe-jia/TIVE.
• Abstract（参考訳）: 最初の提案以来、ビデオインスタンスセグメンテーション(vis)タスクは、パフォーマンスを高めるためにアーキテクチャモデリングに多くの研究者が注力してきた。 オンラインやオフラインのパラダイムにおいて大きな進歩はあったが、モデルエラーを特定し、メソッド間の相違を区別する手段は依然として不十分であり、また、様々な時間長のオブジェクトインスタンスを認識する際のモデルの性能を正しく反映するアプローチは、ほとんど利用できない。 さらに重要なことに、タスクによって要求される基本的なモデル能力として、空間分割と時間的関連は、評価と相互作用のメカニズムの両方において未熟である。 本稿では,ビデオインスタンスのセグメンテーションエラーを識別するツールボックスであるTIVEを紹介する。 出力予測ファイルを直接操作することで、tiveは分離されたエラータイプを定義し、モデル文字を識別するために各タイプのmapに対するダメージを重み付けする。 空間的時間的次元における局所的品質を分解することにより、空間的セグメンテーションと時間的関連に関するモデルの潜在的な欠点を明らかにすることができる。 TIVEはまた、実アプリケーションに対する例時間長のmAPを報告することもできる。 ツールボックスによる広範な実験を行い,空間的セグメンテーションと時間的関連が相互にどのように影響するかを明らかにした。 我々は、TIVEの分析が研究者により多くの洞察を与え、ビデオインスタンスのセグメンテーションのためのより意味のある探索を促進するようコミュニティに促すことを期待する。 提案されたツールボックスはhttps://github.com/wenhe-jia/tiveで利用可能である。

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