論文の概要: TMT-VIS: Taxonomy-aware Multi-dataset Joint Training for Video Instance Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06630v2
• Date: Tue, 12 Dec 2023 05:38:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 12:33:27.449713
• Title: TMT-VIS: Taxonomy-aware Multi-dataset Joint Training for Video Instance Segmentation
• Title（参考訳）: tmt-vis:ビデオインスタンスセグメンテーションのための分類学アウェアマルチデータセット合同トレーニング
• Authors: Rongkun Zheng, Lu Qi, Xi Chen, Yi Wang, Kun Wang, Yu Qiao, Hengshuang Zhao
• Abstract要約: 大規模データセットのトレーニングは、ビデオインスタンスセグメンテーションのパフォーマンスを高めることができるが、VISのデータセットは労働コストが高いためスケールアップが難しい。 私たちが持っているものは、多数の独立した提出された特定のデータセットであり、データ量と多様性を高めるためにデータセットの集合をまたいだモデルを共同でトレーニングすることが魅力です。 我々は、YouTube-VIS 2019、YouTube-VIS 2021、OVIS、UVOの4つの人気で挑戦的なベンチマークで、広範囲に評価を行っている。 本モデルでは,ベースラインソリューションよりも大幅に改善され,すべてのベンチマークで新たな最先端レコードが設定される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.199543962233506
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training on large-scale datasets can boost the performance of video instance segmentation while the annotated datasets for VIS are hard to scale up due to the high labor cost. What we possess are numerous isolated filed-specific datasets, thus, it is appealing to jointly train models across the aggregation of datasets to enhance data volume and diversity. However, due to the heterogeneity in category space, as mask precision increases with the data volume, simply utilizing multiple datasets will dilute the attention of models on different taxonomies. Thus, increasing the data scale and enriching taxonomy space while improving classification precision is important. In this work, we analyze that providing extra taxonomy information can help models concentrate on specific taxonomy, and propose our model named Taxonomy-aware Multi-dataset Joint Training for Video Instance Segmentation (TMT-VIS) to address this vital challenge. Specifically, we design a two-stage taxonomy aggregation module that first compiles taxonomy information from input videos and then aggregates these taxonomy priors into instance queries before the transformer decoder. We conduct extensive experimental evaluations on four popular and challenging benchmarks, including YouTube-VIS 2019, YouTube-VIS 2021, OVIS, and UVO. Our model shows significant improvement over the baseline solutions, and sets new state-of-the-art records on all benchmarks. These appealing and encouraging results demonstrate the effectiveness and generality of our approach. The code is available at https://github.com/rkzheng99/TMT-VIS(https://github.com/rkzheng99/TMT-VIS)
• Abstract（参考訳）: 大規模データセットのトレーニングは、ビデオインスタンスセグメンテーションのパフォーマンスを向上すると同時に、VIS用の注釈付きデータセットは、高い労働コストのためにスケールアップが難しい。 当社が保有しているデータセットは,独立した多数のデータセットであり,データボリュームと多様性を高めるために,データセットの集約全体にわたってモデルを共同でトレーニングすることが望ましいのです。 しかし、カテゴリ空間の多様性のため、データボリュームによってマスク精度が増加するため、複数のデータセットを単純に利用すれば、異なる分類に関するモデルの注意を薄めることができる。 したがって,分類精度を高めつつ,データスケールの増大と分類空間の充実が重要である。 本研究では,追加の分類情報を提供することが,モデルが特定の分類に集中するのに役立つことを分析し,ビデオインスタンスセグメンテーション(tmt-vis)のための分類アウェアマルチデータセット合同トレーニングモデルを提案する。 具体的には、2段階の分類集計モジュールを設計し、まず最初に入力ビデオから分類情報をコンパイルし、これらの分類先行情報を変換器デコーダの前にインスタンスクエリに集約する。 我々は、YouTube-VIS 2019、YouTube-VIS 2021、OVIS、UVOの4つの人気かつ挑戦的なベンチマークに対して、広範な実験的評価を行う。 本モデルでは,ベースラインソリューションよりも大幅に改善され,すべてのベンチマークで新たな最先端レコードが設定される。 これらの魅力的で奨励的な結果は、我々のアプローチの有効性と一般化を示している。 コードはhttps://github.com/rkzheng99/TMT-VIS(https://github.com/rkzheng99/TMT-VIS)で入手できる。

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