論文の概要: Putting the Object Back into Video Object Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12982v1
• Date: Thu, 19 Oct 2023 17:59:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 13:35:26.556082
• Title: Putting the Object Back into Video Object Segmentation
• Title（参考訳）: ビデオオブジェクトセグメンテーションにオブジェクトを戻す
• Authors: Ho Kei Cheng, Seoung Wug Oh, Brian Price, Joon-Young Lee, Alexander Schwing
• Abstract要約: ここでは、オブジェクトレベルのメモリ読み込みを備えたビデオオブジェクトセグメンテーションネットワークであるCutieを紹介する。 CutieはXMemで8.7J&F、DeAOTで4.2J&Fで3倍の速さで改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.0725837840729
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Cutie, a video object segmentation (VOS) network with object-level memory reading, which puts the object representation from memory back into the video object segmentation result. Recent works on VOS employ bottom-up pixel-level memory reading which struggles due to matching noise, especially in the presence of distractors, resulting in lower performance in more challenging data. In contrast, Cutie performs top-down object-level memory reading by adapting a small set of object queries for restructuring and interacting with the bottom-up pixel features iteratively with a query-based object transformer (qt, hence Cutie). The object queries act as a high-level summary of the target object, while high-resolution feature maps are retained for accurate segmentation. Together with foreground-background masked attention, Cutie cleanly separates the semantics of the foreground object from the background. On the challenging MOSE dataset, Cutie improves by 8.7 J&F over XMem with a similar running time and improves by 4.2 J&F over DeAOT while running three times as fast. Code is available at: https://hkchengrex.github.io/Cutie
• Abstract（参考訳）: 我々は、オブジェクトレベルのメモリ読み込みを備えたビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)ネットワークであるCutieを紹介し、メモリからのオブジェクト表現をビデオオブジェクトセグメンテーション結果に戻す。 VOSの最近の研究はボトムアップレベルのメモリ読み込みを採用しており、特にノイズの一致に苦しむため、より困難なデータではパフォーマンスが低下する。 対照的に、Cutieは、クエリベースのオブジェクトトランスフォーマー(qt、つまりCutie)と反復的にボトムアップピクセル機能に再構成および相互作用するための小さなオブジェクトクエリのセットを適用することで、トップダウンのオブジェクトレベルのメモリ読み込みを実行する。 オブジェクトクエリは対象オブジェクトの高レベル要約として機能し、高解像度の特徴マップは正確なセグメンテーションのために保持される。 前景バックグラウンドのマスク付き注意と共に、cutieは前景オブジェクトのセマンティクスを背景からきれいに分離する。 挑戦的なMOSEデータセットでは、同様の実行時間でXMem上の8.7 J&Fを改善し、DeAOT上の4.2 J&Fを3倍高速で改善している。 コードはhttps://hkchengrex.github.io/cutie。

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