論文の概要: Treating Motion as Option with Output Selection for Unsupervised Video Object Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14786v1
• Date: Tue, 26 Sep 2023 09:34:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-09-27 14:13:18.503376
• Title: Treating Motion as Option with Output Selection 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における出力選択による動作のオプション化
• Authors: Suhwan Cho, Minhyeok Lee, Jungho Lee, MyeongAh Cho, Sangyoun Lee
• Abstract要約: ビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)は、オブジェクトに関する外部のガイダンスなしで、ビデオ内の最も健全なオブジェクトを検出することを目的としている。 近年,光学フローマップから抽出した動きキューとRGB画像から抽出した外観キューを協調的に利用する手法が提案されている。 本稿では,動作キューを任意に扱うことで,新たな動作・アズ・オプション・ネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.71871884366252
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised video object segmentation (VOS) is a task that aims to detect the most salient object in a video without external guidance about the object. To leverage the property that salient objects usually have distinctive movements compared to the background, recent methods collaboratively use motion cues extracted from optical flow maps with appearance cues extracted from RGB images. However, as optical flow maps are usually very relevant to segmentation masks, the network is easy to be learned overly dependent on the motion cues during network training. As a result, such two-stream approaches are vulnerable to confusing motion cues, making their prediction unstable. To relieve this issue, we design a novel motion-as-option network by treating motion cues as optional. During network training, RGB images are randomly provided to the motion encoder instead of optical flow maps, to implicitly reduce motion dependency of the network. As the learned motion encoder can deal with both RGB images and optical flow maps, two different predictions can be generated depending on which source information is used as motion input. In order to fully exploit this property, we also propose an adaptive output selection algorithm to adopt optimal prediction result at test time. Our proposed approach affords state-of-the-art performance on all public benchmark datasets, even maintaining real-time inference speed.
• 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(英: unsupervised video object segmentation、vos)は、ビデオ内の最も有能なオブジェクトを外部の指示なしに検出することを目的としたタスクである。 近年の手法では,光フローマップから抽出した動きの手がかりと,rgb画像から抽出した外観の手がかりを協調的に利用する手法が提案されている。 しかしながら、光フローマップは通常、セグメンテーションマスクに非常に関係があるため、ネットワークトレーニング中の動きの手がかりに過度に依存して学習することが容易である。 その結果、このような2ストリームのアプローチは、混乱した動きの手がかりに弱いため、予測が不安定になる。 この問題を軽減するために,モーションキューを任意として扱うことで,新たなモーション・アズ・オプションネットワークを設計する。 ネットワークトレーニング中、RGB画像は光フローマップの代わりにモーションエンコーダにランダムに提供され、ネットワークの動作依存性を暗黙的に低減する。 学習したモーションエンコーダは、RGB画像と光フローマップの両方に対応できるため、どのソース情報がモーション入力として使用されるかによって、2つの異なる予測を生成することができる。 また、この特性を完全に活用するために、テスト時に最適な予測結果を採用する適応出力選択アルゴリズムを提案する。 提案手法は,リアルタイムの推論速度を維持しつつ,すべての公開ベンチマーク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。

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