論文の概要: Efficient Unsupervised Video Object Segmentation Network Based on Motion Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05364v1
• Date: Thu, 10 Nov 2022 06:13:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 15:22:50.104964
• Title: Efficient Unsupervised Video Object Segmentation Network Based on Motion Guidance
• Title（参考訳）: 運動誘導に基づく高能率非教師なし映像セグメンテーションネットワーク
• Authors: Chao Hu, Liqiang Zhu
• Abstract要約: 本稿では,モーションガイダンスに基づく映像オブジェクト分割ネットワークを提案する。 モデルは、デュアルストリームネットワーク、モーションガイダンスモジュール、マルチスケールプログレッシブフュージョンモジュールを含む。 実験により,提案手法の優れた性能が証明された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5736899098702974
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Considerable unsupervised video object segmentation algorithms based on deep learning have the problem of substantive model parameters and computation, which significantly limits the application of the algorithm in practice. This paper proposes a video object segmentation network based on motion guidance, considerably reducing the number of model parameters and computation and improving the video object segmentation performance. The model comprises a dual-stream network, motion guidance module, and multi-scale progressive fusion module. Specifically, RGB images and optical flow estimation are fed into dual-stream network to extract object appearance features and motion features. Then, the motion guidance module extracts the semantic information from the motion features through local attention, which guides the appearance features to learn rich semantic information. Finally, the multi-scale progressive fusion module obtains the output features at each stage of the dual-stream network. It gradually integrates the deep features into the shallow ones yet improves the edge segmentation effect. In this paper, numerous evaluations are conducted on three standard datasets, and the experimental results prove the superior performance of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングに基づく教師なしのビデオオブジェクトセグメンテーションアルゴリズムは、モデルパラメータと計算の問題を抱えており、実際にアルゴリズムの適用を著しく制限している。 本稿では,動き誘導に基づく映像オブジェクトセグメンテーションネットワークを提案し,モデルパラメータ数と計算量を大幅に削減し,映像オブジェクトセグメンテーション性能を向上させる。 このモデルはデュアルストリームネットワーク、モーションガイダンスモジュール、マルチスケールプログレッシブフュージョンモジュールを含む。 具体的には、RGB画像と光フロー推定をデュアルストリームネットワークに入力し、オブジェクトの外観特徴と動作特徴を抽出する。 そして、動き誘導モジュールは、局所的な注意を通して、動き特徴から意味情報を抽出することにより、外観特徴を導き、豊かな意味情報を学ぶ。 最後に、マルチスケールプログレッシブフュージョンモジュールは、デュアルストリームネットワークの各ステージにおける出力特徴を取得する。 深い特徴を浅い特徴に徐々に統合するが、エッジセグメンテーション効果は改善する。 本稿では,3つの標準データセットについて多数の評価を行い,提案手法の性能を実験的に検証した。

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