論文の概要: Dual Prototype Attention for Unsupervised Video Object Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12036v3
• Date: Tue, 26 Mar 2024 08:09:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 01:59:27.784504
• Title: Dual Prototype Attention 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デュアルプロトタイプアテンション
• Authors: Suhwan Cho, Minhyeok Lee, Seunghoon Lee, Dogyoon Lee, Heeseung Choi, Ig-Jae Kim, Sangyoun Lee,
• Abstract要約: 教師なしビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)は、ビデオ中の最も有能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。 本稿では,2つの新しいプロトタイプベースアテンション機構,IMA(Inter-modality attention)とフレーム間アテンション(IFA)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.725754274542304
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised video object segmentation (VOS) aims to detect and segment the most salient object in videos. The primary techniques used in unsupervised VOS are 1) the collaboration of appearance and motion information; and 2) temporal fusion between different frames. This paper proposes two novel prototype-based attention mechanisms, inter-modality attention (IMA) and inter-frame attention (IFA), to incorporate these techniques via dense propagation across different modalities and frames. IMA densely integrates context information from different modalities based on a mutual refinement. IFA injects global context of a video to the query frame, enabling a full utilization of useful properties from multiple frames. Experimental results on public benchmark datasets demonstrate that our proposed approach outperforms all existing methods by a substantial margin. The proposed two components are also thoroughly validated via ablative study.
• Abstract（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(VOS)は、ビデオ中の最も有能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。 教師なしVOSで使用される主要な技術は、 1)外見及び運動情報の協調 2) 異なるフレーム間の時間的融合。 本稿では,2つの新しいプロトタイプベースアテンション機構,IMA(Inter-modality attention)とフレーム間アテンション(inter-frame attention)を提案する。 IMAは、相互洗練に基づいて、異なるモダリティからコンテキスト情報を密に統合する。 IFAは、ビデオのグローバルなコンテキストをクエリフレームに注入し、複数のフレームから有用なプロパティをフル活用する。 評価実験の結果,提案手法は既存の手法よりもかなり優れていることがわかった。 提案した2つのコンポーネントは、アブレーション研究を通じて徹底的に検証されている。

関連論文リスト

• Appearance-Based Refinement for Object-Centric Motion Segmentation [85.2426540999329]
  本稿では,ビデオストリームの時間的一貫性を利用して,不正確なフローベース提案を補正する外観に基づく改善手法を提案する。 提案手法では,高精度なフロー予測マスクを模範として,シーケンスレベルの選択機構を用いる。 パフォーマンスは、DAVIS、YouTube、SegTrackv2、FBMS-59など、複数のビデオセグメンテーションベンチマークで評価されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-18T18:59:51Z)
• Multi-grained Temporal Prototype Learning for Few-shot Video Object Segmentation [156.4142424784322]
  FSVOS(Few-Shot Video Object)は、いくつかのアノテーション付きサポートイメージで定義されるのと同じカテゴリで、クエリビデオ内のオブジェクトをセグメントすることを目的としている。 本稿では,ビデオデータの時間的相関性を扱うために,多粒度時間的ガイダンス情報を活用することを提案する。 提案するビデオIPMTモデルは,2つのベンチマークデータセットにおいて,従来のモデルよりも大幅に優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-20T09:16:34Z)
• Holistic Prototype Attention Network for Few-Shot VOS [74.25124421163542]
  FSVOS(Few-shot Video Object segmentation)は、少数のサポートイメージに頼って、目に見えないクラスの動的オブジェクトをセグメントすることを目的としている。 本稿では,FSVOS を前進させるための総合プロトタイプアテンションネットワーク (HPAN) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-16T03:48:57Z)
• Tsanet: Temporal and Scale Alignment for Unsupervised Video Object Segmentation [21.19216164433897]
  Unsupervised Video Object (UVOS) は、手動による指示なしに、ビデオ内の顕著なオブジェクトをセグメンテーションする難しいタスクを指す。 上記の2つのアプローチの限界に対処できるUVOSの新しいフレームワークを提案する。 DAVIS 2016 と FBMS という公開ベンチマークデータセットを用いて,本手法の有効性を実証した実験結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-08T04:59:43Z)
• Exploring Motion and Appearance Information for Temporal Sentence Grounding [52.01687915910648]
  本研究では、時間的文のグラウンド化を解決するために、MARN(Motion-Appearance Reasoning Network)を提案する。 動作誘導と外見誘導のオブジェクト関係を学習するために,動作分岐と外見分岐を別々に開発する。 提案するMARNは,従来の最先端手法よりも大きなマージンで優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-03T02:44:18Z)
• Full-Duplex Strategy for Video Object Segmentation [141.43983376262815]
  Full- Strategy Network (FSNet)はビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)のための新しいフレームワークである 我々のFSNetは、融合復号ステージの前に、クロスモーダルな機能パス(すなわち、送信と受信)を同時に実行します。 我々のFSNetは、VOSとビデオの有能なオブジェクト検出タスクの両方において、他の最先端技術よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-06T14:50:50Z)
• Target-Aware Object Discovery and Association for Unsupervised Video Multi-Object Segmentation [79.6596425920849]
  本稿では,教師なしビデオマルチオブジェクトセグメンテーションの課題について述べる。 より正確で効率的な時間区分のための新しいアプローチを紹介します。 DAVIS$_17$とYouTube-VISに対する提案手法を評価した結果,セグメント化精度と推論速度の両方において最先端の手法より優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-10T14:39:44Z)
• Transforming Multi-Concept Attention into Video Summarization [36.85535624026879]
  本稿では,複雑な映像データを用いた映像要約のための新しいアテンションベースフレームワークを提案する。 我々のモデルはラベル付きデータとラベルなしデータの両方に適用でき、実世界のアプリケーションに好適である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-02T06:23:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。