論文の概要: Domain Alignment and Temporal Aggregation for Unsupervised Video Object Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12036v1
• Date: Tue, 22 Nov 2022 06:19:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 18:02:58.902249
• Title: Domain Alignment and Temporal Aggregation for Unsupervised Video Object Segmentation
• Title（参考訳）: 教師なしビデオオブジェクトセグメンテーションのためのドメインアライメントと時間アグリゲーション
• Authors: Suhwan Cho, Minhyeok Lee, Seunghoon Lee, Sangyoun Lee
• Abstract要約: 外観の手がかりと動きの手がかりを協調的に活用する2ストリームアプローチは、広く注目を集めている。 ドメインアライメントモジュール(DAM)と時間アグリゲーションモジュール(TAM)を提案する。 DAMは、2つのモダリティ間の領域ギャップを、相互相関機構を用いて、値が同じ範囲にあるように強制することで解決する。 TAMは、ビデオのグローバルなキューを抽出し、活用することによって、長期的なコヒーレンスをキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.131026007721573
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised video object segmentation aims at detecting and segmenting the most salient object in videos. In recent times, two-stream approaches that collaboratively leverage appearance cues and motion cues have attracted extensive attention thanks to their powerful performance. However, there are two limitations faced by those methods: 1) the domain gap between appearance and motion information is not well considered; and 2) long-term temporal coherence within a video sequence is not exploited. To overcome these limitations, we propose a domain alignment module (DAM) and a temporal aggregation module (TAM). DAM resolves the domain gap between two modalities by forcing the values to be in the same range using a cross-correlation mechanism. TAM captures long-term coherence by extracting and leveraging global cues of a video. On public benchmark datasets, our proposed approach demonstrates its effectiveness, outperforming all existing methods by a substantial margin.
• Abstract（参考訳）: 教師なしのビデオオブジェクトセグメンテーションは、ビデオの中でもっとも有意義なオブジェクトを検出し、セグメンテーションすることを目的としている。 近年では、外見の手がかりと動きの手がかりを協調的に活用する2ストリームアプローチが、その強力な性能によって広く注目を集めている。 しかし、その方法には2つの制限がある。 1) 外観と動作情報の領域ギャップは,十分に考慮されていない。 2)ビデオシーケンス内の長期的時間的コヒーレンスは利用されない。 これらの制限を克服するため、ドメインアライメントモジュール(DAM)と時間アグリゲーションモジュール(TAM)を提案する。 DAMは2つのモダリティ間の領域ギャップを、相互相関機構を用いて同じ範囲に強制することで解決する。 TAMはビデオのグローバルな手がかりを抽出し活用することによって、長期的なコヒーレンスをキャプチャする。 公開ベンチマークデータセットでは,提案手法の有効性を実証し,既存のメソッドをかなりのマージンで上回った。

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