論文の概要: PanoVOS: Bridging Non-panoramic and Panoramic Views with Transformer for Video Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12303v2
• Date: Fri, 22 Sep 2023 04:39:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-25 11:38:33.050022
• Title: PanoVOS: Bridging Non-panoramic and Panoramic Views with Transformer for Video Segmentation
• Title（参考訳）: PanoVOS:ビデオセグメンテーションのためのトランスフォーマによる非パノラマおよびパノラマビューのブリッジ
• Authors: Shilin Yan, Xiaohao Xu, Lingyi Hong, Wenchao Chen, Wenqiang Zhang and Wei Zhang
• Abstract要約: パノラマビデオデータセットPanoVOSを提案する。 データセットは150本のビデオに高解像度と多様なモーションを提供する。 パノラマ空間整合変換器(PSCFormer)は,従来のフレームのセマンティック境界情報を,現在のフレームとの画素レベルのマッチングに有効に利用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.53946596182367
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Panoramic videos contain richer spatial information and have attracted tremendous amounts of attention due to their exceptional experience in some fields such as autonomous driving and virtual reality. However, existing datasets for video segmentation only focus on conventional planar images. To address the challenge, in this paper, we present a panoramic video dataset, PanoVOS. The dataset provides 150 videos with high video resolutions and diverse motions. To quantify the domain gap between 2D planar videos and panoramic videos, we evaluate 15 off-the-shelf video object segmentation (VOS) models on PanoVOS. Through error analysis, we found that all of them fail to tackle pixel-level content discontinues of panoramic videos. Thus, we present a Panoramic Space Consistency Transformer (PSCFormer), which can effectively utilize the semantic boundary information of the previous frame for pixel-level matching with the current frame. Extensive experiments demonstrate that compared with the previous SOTA models, our PSCFormer network exhibits a great advantage in terms of segmentation results under the panoramic setting. Our dataset poses new challenges in panoramic VOS and we hope that our PanoVOS can advance the development of panoramic segmentation/tracking.
• Abstract（参考訳）: パノラマビデオには、よりリッチな空間情報が含まれており、自動運転やバーチャルリアリティといった分野での特別な経験から、膨大な注目を集めている。 しかし、既存のビデオセグメンテーション用データセットは、従来の平面画像のみに焦点を当てている。 本論文では,パノラマビデオデータセットであるパノVOSを提案する。 データセットは150本のビデオに高解像度と多様なモーションを提供する。 2次元平面ビデオとパノラマビデオの領域ギャップを定量化するために,パノVOSを用いた15のオフ・ザ・シェルフビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)モデルを評価した。 エラー解析により、パノラマビデオの画素レベルのコンテンツ不連続に対処できないことが判明した。 そこで我々は,従来のフレームのセマンティック境界情報を,現在のフレームとの画素レベルのマッチングに有効活用できるパノラマ空間整合変換器(PSCFormer)を提案する。 我々のPSCFormerネットワークは,従来のSOTAモデルと比較して,パノラマ条件下でのセグメンテーション結果において大きな優位性を示す。 我々のデータセットはパノラマVOSに新たな課題をもたらしており、パノラマVOSがパノラマセグメンテーション/トラッキングの開発を前進させることを期待しています。

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