論文の概要: Guided Slot Attention for Unsupervised Video Object Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08314v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 02:08:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-16 15:05:17.994797
• Title: Guided Slot 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ガイドスロット注意
• Authors: Minhyeok Lee, Suhwan Cho, Dogyoon Lee, Chaewon Park, Jungho Lee, Sangyoun Lee
• Abstract要約: 本研究では,空間構造情報を強化し,より優れた前景分離を実現するためのガイド付きスロットアテンションネットワークを提案する。 提案モデルは,2つの一般的なデータセット上での最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.028135242344494
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised video object segmentation aims to segment the most prominent object in a video sequence. However, the existence of complex backgrounds and multiple foreground objects make this task challenging. To address this issue, we propose a guided slot attention network to reinforce spatial structural information and obtain better foreground--background separation. The foreground and background slots, which are initialized with query guidance, are iteratively refined based on interactions with template information. Furthermore, to improve slot--template interaction and effectively fuse global and local features in the target and reference frames, K-nearest neighbors filtering and a feature aggregation transformer are introduced. The proposed model achieves state-of-the-art performance on two popular datasets. Additionally, we demonstrate the robustness of the proposed model in challenging scenes through various comparative experiments.
• 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は、ビデオシーケンスにおいて最も顕著なオブジェクトをセグメンテーションすることを目的としている。 しかし、複雑な背景と複数の前景オブジェクトの存在は、この課題を難しくしている。 To address this issue, we propose a guided slot attention network to reinforce spatial structural information and obtain better foreground--background separation. The foreground and background slots, which are initialized with query guidance, are iteratively refined based on interactions with template information. Furthermore, to improve slot--template interaction and effectively fuse global and local features in the target and reference frames, K-nearest neighbors filtering and a feature aggregation transformer are introduced. 提案モデルは2つの人気のあるデータセットで最先端のパフォーマンスを実現する。 さらに,様々な比較実験による挑戦場面におけるモデルの有効性を示す。

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