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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14786v2
• Date: Fri, 25 Apr 2025 01:03:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:51.541132
• 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, Seungwook Park, Jaeyeob Kim, Hyunsung Jang, Sangyoun Lee,
• Abstract要約: 本稿では,移動キューを必要ではなくオプションコンポーネントとして扱う,新たなモーション・アズ・オプション・ネットワークを提案する。 トレーニング中、光学フローマップの代わりにRGB画像をランダムにモーションエンコーダに入力し、ネットワークのモーションキューへの依存を暗黙的に低減する。 この設計により、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を処理可能であることを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.37741705985433
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised video object segmentation aims to detect the most salient object in a video without any external guidance regarding the object. Salient objects often exhibit distinctive movements compared to the background, and recent methods leverage this by combining motion cues from optical flow maps with appearance cues from RGB images. However, because optical flow maps are often closely correlated with segmentation masks, networks can become overly dependent on motion cues during training, leading to vulnerability when faced with confusing motion cues and resulting in unstable predictions. To address this challenge, we propose a novel motion-as-option network that treats motion cues as an optional component rather than a necessity. During training, we randomly input RGB images into the motion encoder instead of optical flow maps, which implicitly reduces the network's reliance on motion cues. This design ensures that the motion encoder is capable of processing both RGB images and optical flow maps, leading to two distinct predictions depending on the type of input provided. To make the most of this flexibility, we introduce an adaptive output selection algorithm that determines the optimal prediction during testing.
• 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は、オブジェクトに関する外部ガイダンスを使わずに、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。 近年の手法では、光学フローマップからの動作キューとRGB画像からの外観キューを組み合わせることで、背景に比べて顕著な動きを呈することが多い。 しかし、光学フローマップはしばしばセグメンテーションマスクと密接に関連しているため、ネットワークはトレーニング中に動きキューに過度に依存し、混乱した動きキューに直面し、不安定な予測をもたらす。 この課題に対処するために、動作キューを必要ではなくオプションコンポーネントとして扱う新しいモーション・アズ・オプション・ネットワークを提案する。 トレーニング中、光学フローマップの代わりにRGB画像をランダムにモーションエンコーダに入力し、ネットワークのモーションキューへの依存を暗黙的に低減する。 この設計により、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を処理可能であることを保証する。 この柔軟性を最大限に活用するために,テスト中の最適予測を決定する適応出力選択アルゴリズムを導入する。

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