論文の概要: SOC: Semantic-Assisted Object Cluster for Referring Video Object Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17011v1
• Date: Fri, 26 May 2023 15:13:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 13:56:50.388164
• Title: SOC: Semantic-Assisted Object Cluster for Referring Video Object Segmentation
• Title（参考訳）: soc:ビデオオブジェクトのセグメンテーション参照のためのセマンティック支援オブジェクトクラスタ
• Authors: Zhuoyan Luo, Yicheng Xiao, Yong Liu, Shuyan Li, Yitong Wang, Yansong Tang, Xiu Li, Yujiu Yang
• Abstract要約: 本稿では,映像レベルの視覚言語的アライメントを高めることによって,映像オブジェクトセグメンテーション(RVOS)について述べる。 本稿では,映像コンテンツとテキストガイダンスを集約したセマンティック支援オブジェクトクラスタ(SOC)を提案する。 我々は、人気のあるRVOSベンチマークで広範な実験を行い、我々の手法は、すべてのベンチマークにおける最先端の競合よりも顕著なマージンで優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.063881868130075
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper studies referring video object segmentation (RVOS) by boosting video-level visual-linguistic alignment. Recent approaches model the RVOS task as a sequence prediction problem and perform multi-modal interaction as well as segmentation for each frame separately. However, the lack of a global view of video content leads to difficulties in effectively utilizing inter-frame relationships and understanding textual descriptions of object temporal variations. To address this issue, we propose Semantic-assisted Object Cluster (SOC), which aggregates video content and textual guidance for unified temporal modeling and cross-modal alignment. By associating a group of frame-level object embeddings with language tokens, SOC facilitates joint space learning across modalities and time steps. Moreover, we present multi-modal contrastive supervision to help construct well-aligned joint space at the video level. We conduct extensive experiments on popular RVOS benchmarks, and our method outperforms state-of-the-art competitors on all benchmarks by a remarkable margin. Besides, the emphasis on temporal coherence enhances the segmentation stability and adaptability of our method in processing text expressions with temporal variations. Code will be available.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,映像レベルの視覚言語的アライメントを高めることによって,映像オブジェクトセグメンテーション(RVOS)について述べる。 最近のアプローチでは、RVOSタスクをシーケンス予測問題としてモデル化し、各フレームのセグメンテーションとマルチモーダルインタラクションを行う。 しかし,映像コンテンツの世界観の欠如は,フレーム間の関係を効果的に活用し,時間変動のテキスト記述を理解するのに困難をもたらす。 この問題に対処するために,ビデオコンテンツとテキストガイダンスを集約したセマンティック支援オブジェクトクラスタ(SOC)を提案する。 フレームレベルのオブジェクトの埋め込みを言語トークンに関連付けることで、SOCはモダリティと時間ステップをまたいだ共同空間学習を促進する。 さらに,ビデオレベルでの協調空間構築を支援するために,マルチモーダルコントラスト監視を提案する。 我々は、人気のあるRVOSベンチマークで広範な実験を行い、我々の手法は、すべてのベンチマークにおける最先端の競合よりも顕著に優れている。 また,時間的コヒーレンスに重きを置くことで,文表現処理におけるセグメンテーションの安定性と適応性が向上する。 コードは利用可能だ。

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