論文の概要: Video Segmentation Learning Using Cascade Residual Convolutional Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10570v1
• Date: Tue, 20 Dec 2022 16:56:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 14:12:02.182282
• Title: Video Segmentation Learning Using Cascade Residual Convolutional Neural Network
• Title（参考訳）: カスケード残差畳み込みニューラルネットワークを用いたビデオセグメンテーション学習
• Authors: Daniel F. S. Santos, Rafael G. Pires, Danilo Colombo, Jo\~ao P. Papa
• Abstract要約: 本研究では,残差情報を前景検出学習プロセスに組み込んだ新しい深層学習ビデオセグメンテーション手法を提案する。 Change Detection 2014とPetrobrasのプライベートデータセットであるPetrobrasROUTESで実施された実験は、提案手法の有効性を支持している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video segmentation consists of a frame-by-frame selection process of meaningful areas related to foreground moving objects. Some applications include traffic monitoring, human tracking, action recognition, efficient video surveillance, and anomaly detection. In these applications, it is not rare to face challenges such as abrupt changes in weather conditions, illumination issues, shadows, subtle dynamic background motions, and also camouflage effects. In this work, we address such shortcomings by proposing a novel deep learning video segmentation approach that incorporates residual information into the foreground detection learning process. The main goal is to provide a method capable of generating an accurate foreground detection given a grayscale video. Experiments conducted on the Change Detection 2014 and on the private dataset PetrobrasROUTES from Petrobras support the effectiveness of the proposed approach concerning some state-of-the-art video segmentation techniques, with overall F-measures of $\mathbf{0.9535}$ and $\mathbf{0.9636}$ in the Change Detection 2014 and PetrobrasROUTES datasets, respectively. Such a result places the proposed technique amongst the top 3 state-of-the-art video segmentation methods, besides comprising approximately seven times less parameters than its top one counterpart.
• Abstract（参考訳）: ビデオセグメンテーションは、前景移動物体に関連する意味のある領域をフレーム単位で選択するプロセスからなる。 交通監視、人間の追跡、行動認識、効率的なビデオ監視、異常検出などのアプリケーションがある。 これらの応用において、気象条件の急激な変化、照明問題、影、微妙な動的背景運動、カモフラージュ効果などの課題に直面することは珍しくない。 本研究では,残余情報を前景検出学習プロセスに組み込んだ新しい深層学習ビデオセグメンテーション手法を提案することにより,このような問題点に対処する。 主な目的は、グレースケールの映像から正確なフォアグラウンド検出を生成する方法を提供することである。 変更検出2014とpetrobrasのプライベートデータセットであるpetrobrasroutesに関する実験は、変更検出2014とpetrobrasroutesデータセットにそれぞれ$\mathbf{0.9535}$と$\mathbf{0.9636}$のf-測定値を含む、最先端のビデオセグメンテーション技術に関する提案手法の有効性を支持している。 このような結果から,提案手法は,提案手法の約7分の1のパラメータを含むとともに,最先端ビデオセグメンテーション手法の上位3つに含まれている。

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