論文の概要: TokenMotion: Motion-Guided Vision Transformer for Video Camouflaged
Object Detection Via Learnable Token Selection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02535v1
- Date: Sun, 5 Nov 2023 01:09:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-07 17:03:07.740824
- Title: TokenMotion: Motion-Guided Vision Transformer for Video Camouflaged
Object Detection Via Learnable Token Selection
- Title（参考訳）: tokenmotion: 学習可能なトークン選択によるビデオカモフラージュ物体検出のためのモーションガイド視覚トランスフォーマー
- Authors: Zifan Yu and Erfan Bank Tavakoli and Meida Chen and Suya You and
Raghuveer Rao and Sanjeev Agarwal and Fengbo Ren
- Abstract要約: TokenMotion(TMNet)は、ビデオカモフラージュオブジェクト検出を強化するトランスフォーマーベースのモデルである。
TMNetはビデオカモフラージュオブジェクト検出における最先端性能を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.818098461038703
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The area of Video Camouflaged Object Detection (VCOD) presents unique
challenges in the field of computer vision due to texture similarities between
target objects and their surroundings, as well as irregular motion patterns
caused by both objects and camera movement. In this paper, we introduce
TokenMotion (TMNet), which employs a transformer-based model to enhance VCOD by
extracting motion-guided features using a learnable token selection. Evaluated
on the challenging MoCA-Mask dataset, TMNet achieves state-of-the-art
performance in VCOD. It outperforms the existing state-of-the-art method by a
12.8% improvement in weighted F-measure, an 8.4% enhancement in S-measure, and
a 10.7% boost in mean IoU. The results demonstrate the benefits of utilizing
motion-guided features via learnable token selection within a transformer-based
framework to tackle the intricate task of VCOD.
- Abstract（参考訳）: Video Camouflaged Object Detection (VCOD) の領域は、対象物とその周囲のテクスチャの類似性や、物体とカメラの動きの両方によって生じる不規則な動きパターンによって、コンピュータビジョンの分野におけるユニークな課題を呈している。
本稿では,学習可能なトークン選択を用いて動作誘導特徴を抽出することによりVCODを強化するトランスフォーマーモデルを用いたTokenMotion(TMNet)を提案する。
挑戦的なMoCA-Maskデータセットに基づいて、TMNetはVCODの最先端のパフォーマンスを達成する。
12.8%の重み付きF尺度の改善、8.4%のS尺度の強化、平均IoUの10.7%のアップにより、既存の最先端手法よりも優れている。
本研究は,vcodの複雑な課題に取り組むために,トランスフォーマフレームワーク内で学習可能なトークン選択によるモーションガイド機能を活用することの利点を示す。
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