論文の概要: RefineVIS: Video Instance Segmentation with Temporal Attention Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04774v1
• Date: Wed, 7 Jun 2023 20:45:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 17:31:08.930184
• Title: RefineVIS: Video Instance Segmentation with Temporal Attention Refinement
• Title（参考訳）: refinevis: 時間的注意を細分化したビデオインスタンスセグメンテーション
• Authors: Andre Abrantes, Jiang Wang, Peng Chu, Quanzeng You, Zicheng Liu
• Abstract要約: RefineVISは、既製のフレームレベルのイメージインスタンスセグメンテーションモデルの上に、2つの別々の表現を学習する。 TAR(Temporal Attention Refinement)モジュールは、時間的関係を利用して識別的セグメンテーション表現を学習する。 YouTube-VIS 2019 (64.4 AP)、Youtube-VIS 2021 (61.4 AP)、OVIS (46.1 AP)データセットで最先端のビデオインスタンスのセグメンテーション精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.720986152136785
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a novel framework called RefineVIS for Video Instance Segmentation (VIS) that achieves good object association between frames and accurate segmentation masks by iteratively refining the representations using sequence context. RefineVIS learns two separate representations on top of an off-the-shelf frame-level image instance segmentation model: an association representation responsible for associating objects across frames and a segmentation representation that produces accurate segmentation masks. Contrastive learning is utilized to learn temporally stable association representations. A Temporal Attention Refinement (TAR) module learns discriminative segmentation representations by exploiting temporal relationships and a novel temporal contrastive denoising technique. Our method supports both online and offline inference. It achieves state-of-the-art video instance segmentation accuracy on YouTube-VIS 2019 (64.4 AP), Youtube-VIS 2021 (61.4 AP), and OVIS (46.1 AP) datasets. The visualization shows that the TAR module can generate more accurate instance segmentation masks, particularly for challenging cases such as highly occluded objects.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ビデオインスタンス分割のためのRefineVIS (VIS) という新しいフレームワークを紹介し,フレームと正確なセグメンテーションマスクの良好なオブジェクト結合を実現する。 RefineVISは、オフザシェルフフレームレベルのイメージインスタンスセグメンテーションモデルの上に、2つの別々の表現を学習する: フレーム間でオブジェクトを関連付けるためのアソシエーション表現と、正確なセグメンテーションマスクを生成するセグメンテーション表現である。 コントラスト学習は時間的に安定した関連表現を学習するために利用される。 時間的注意改善(tar)モジュールは、時間的関係と新しい時間的対比分別技術を利用して識別的セグメント化表現を学習する。 本手法はオンラインとオフラインの両方の推論をサポートする。 YouTube-VIS 2019 (64.4 AP)、Youtube-VIS 2021 (61.4 AP)、OVIS (46.1 AP)データセットで最先端のビデオインスタンスのセグメンテーション精度を達成する。 視覚化によると、TARモジュールはより正確なインスタンスセグメンテーションマスクを生成することができる。

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