論文の概要: Object Segmentation with Audio Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10295v1
• Date: Wed, 4 Jan 2023 01:33:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-29 13:21:50.990829
• Title: Object Segmentation with Audio Context
• Title（参考訳）: 音声コンテキストを用いたオブジェクトセグメンテーション
• Authors: Kaihui Zheng, Yuqing Ren, Zixin Shen, Tianxu Qin
• Abstract要約: 本プロジェクトは,ビデオインスタンスセグメンテーションタスクのためのマルチモーダル機能アグリゲーションについて検討する。 ビデオセグメンテーションモデルに音声機能を統合することで、音声視覚学習方式を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5243460995467893
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual objects often have acoustic signatures that are naturally synchronized with them in audio-bearing video recordings. For this project, we explore the multimodal feature aggregation for video instance segmentation task, in which we integrate audio features into our video segmentation model to conduct an audio-visual learning scheme. Our method is based on existing video instance segmentation method which leverages rich contextual information across video frames. Since this is the first attempt to investigate the audio-visual instance segmentation, a novel dataset, including 20 vocal classes with synchronized video and audio recordings, is collected. By utilizing combined decoder to fuse both video and audio features, our model shows a slight improvements compared to the base model. Additionally, we managed to show the effectiveness of different modules by conducting extensive ablations.
• Abstract（参考訳）: 視覚オブジェクトは、音響的シグネチャを持ち、音声付きビデオ記録で自然に同期する。 本稿では,ビデオインスタンス分割タスクのマルチモーダル機能集約について検討し,ビデオセグメント化モデルに音声機能を統合することで,音声視覚学習方式を提案する。 本手法は,ビデオフレーム間のリッチなコンテキスト情報を活用する既存のビデオインスタンスセグメンテーション手法に基づいている。 音声と視覚のインスタンスのセグメンテーションを調査する最初の試みであるため、同期ビデオと音声記録を備えた20のボーカルクラスを含む新しいデータセットが収集される。 ビデオとオーディオの両特徴を融合するためにデコーダを組み合わせることで,本モデルでは,ベースモデルに比べて若干改善されている。 さらに, 広範囲なアブレーションを行い, 異なるモジュールの有効性を示すことができた。

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