論文の概要: Learning Temporal Distribution and Spatial Correlation for Universal
Moving Object Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09949v1
- Date: Wed, 19 Apr 2023 20:03:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-21 15:16:54.492322
- Title: Learning Temporal Distribution and Spatial Correlation for Universal
Moving Object Segmentation
- Title（参考訳）: ユニバーサル移動物体セグメンテーションのための時間分布と空間相関の学習
- Authors: Guanfang Dong, Chenqiu Zhao, Xichen Pan, Anup Basu
- Abstract要約: 本稿では,時空間分布と空間相関(LTS)の学習手法を提案する。
提案手法では,時間画素からの分布をシーン非依存のセグメンテーションのためのDefect Iterative Distribution Learning (DIDL)ネットワークで学習する。
次に,空間相関を学習するベイジアン・リファインメント(SBR)ネットワークを提案し,DIDLネットワークが生成する二項マスクを改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.977626480948161
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Universal moving object segmentation aims to provide a general model for
videos from all types of natural scenes, as previous approaches are usually
effective for specific or similar scenes. In this paper, we propose a method
called Learning Temporal Distribution and Spatial Correlation (LTS) that has
the potential to be a general solution for universal moving object
segmentation. In the proposed approach, the distribution from temporal pixels
is first learned by our Defect Iterative Distribution Learning (DIDL) network
for a scene-independent segmentation. Then, the Stochastic Bayesian Refinement
(SBR) Network, which learns the spatial correlation, is proposed to improve the
binary mask generated by the DIDL network. Benefiting from the scene
independence of the temporal distribution and the accuracy improvement
resulting from the spatial correlation, the proposed approach performs well for
almost all videos from diverse and complex natural scenes with fixed
parameters. Comprehensive experiments on standard datasets including LASIESTA,
CDNet2014, BMC, SBMI2015 and 128 real world videos demonstrate the superiority
of proposed approach compared to state-of-the-art methods with or without the
use of deep learning networks. To the best of our knowledge, this work has high
potential to be a general solution for moving object segmentation in real world
environments.
- Abstract（参考訳）: ユニバーサル移動オブジェクトセグメンテーションは、通常、特定のシーンや類似のシーンに有効であるように、あらゆる種類の自然シーンのビデオの一般的なモデルを提供することを目的としている。
本稿では,普遍移動物体のセグメンテーションの汎用解となる可能性を持つ時間分布・空間相関学習法(lts)を提案する。
提案手法では,時間画素からの分布をシーン非依存のセグメンテーションのためのDefect Iterative Distribution Learning (DIDL)ネットワークで学習する。
次に,空間相関を学習する確率ベイズ補充(SBR)ネットワークを提案し,DIDLネットワークが生成する二項マスクを改善する。
時間分布のシーン独立性と空間相関による精度の向上から, 提案手法は, パラメータが固定された多様で複雑な自然シーンのほとんどすべての映像に対して良好に動作する。
LASIESTA、CDNet2014、BMC、SBMI2015、および128の現実世界ビデオを含む標準データセットに関する包括的な実験は、ディープラーニングネットワークの使用の有無に関わらず、最先端の手法と比較して提案手法の優位性を示す。
我々の知る限り、この研究は現実世界の環境においてオブジェクトセグメンテーションを動かすための一般的な解決策となる可能性が高い。
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