論文の概要: Self-supervised Video Object Segmentation with Distillation Learning of
Deformable Attention
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13937v1
- Date: Thu, 25 Jan 2024 04:39:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-26 15:47:50.529525
- Title: Self-supervised Video Object Segmentation with Distillation Learning of
Deformable Attention
- Title（参考訳）: 蒸留学習による変形注意の自己教師付き映像オブジェクトセグメンテーション
- Authors: Quang-Trung Truong, Duc Thanh Nguyen, Binh-Son Hua, Sai-Kit Yeung
- Abstract要約: ビデオオブジェクトセグメンテーションはコンピュータビジョンの基本的な研究課題である。
変形性注意の蒸留学習に基づく自己教師型ビデオオブジェクトセグメンテーション法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.3582119920022
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Video object segmentation is a fundamental research problem in computer
vision. Recent techniques have often applied attention mechanism to object
representation learning from video sequences. However, due to temporal changes
in the video data, attention maps may not well align with the objects of
interest across video frames, causing accumulated errors in long-term video
processing. In addition, existing techniques have utilised complex
architectures, requiring highly computational complexity and hence limiting the
ability to integrate video object segmentation into low-powered devices. To
address these issues, we propose a new method for self-supervised video object
segmentation based on distillation learning of deformable attention.
Specifically, we devise a lightweight architecture for video object
segmentation that is effectively adapted to temporal changes. This is enabled
by deformable attention mechanism, where the keys and values capturing the
memory of a video sequence in the attention module have flexible locations
updated across frames. The learnt object representations are thus adaptive to
both the spatial and temporal dimensions. We train the proposed architecture in
a self-supervised fashion through a new knowledge distillation paradigm where
deformable attention maps are integrated into the distillation loss. We
qualitatively and quantitatively evaluate our method and compare it with
existing methods on benchmark datasets including DAVIS 2016/2017 and
YouTube-VOS 2018/2019. Experimental results verify the superiority of our
method via its achieved state-of-the-art performance and optimal memory usage.
- Abstract（参考訳）: ビデオオブジェクトセグメンテーションはコンピュータビジョンの基本的な研究課題である。
近年,映像列からの物体表現学習に注意機構が応用されている。
しかし、映像データの時間的変化により、注意マップは映像フレーム全体の関心対象とよく一致せず、長期の映像処理において累積誤差が生じる可能性がある。
さらに、既存の技術は複雑なアーキテクチャを利用し、高い計算量を必要とするため、低出力デバイスにビデオオブジェクトのセグメンテーションを統合する能力が制限されている。
そこで本研究では, 脱形注意の蒸留学習に基づく自己教師付き映像オブジェクトセグメンテーション手法を提案する。
具体的には,時間変化に効果的に対応するビデオオブジェクトセグメンテーションのための軽量アーキテクチャを考案する。
これは変形可能なアテンション機構によって実現され、アテンションモジュール内のビデオシーケンスのメモリをキャプチャするキーと値がフレーム間で柔軟に更新される。
したがって、学習対象表現は空間次元と時間次元の両方に適応する。
提案手法は, 変形性アテンションマップを蒸留損失に統合した新しい知識蒸留パラダイムを用いて, 自己指導型アーキテクチャを訓練する。
DAVIS 2016/2017 や YouTube-VOS 2018/2019 などのベンチマークデータセット上で,本手法を質的に定量的に評価し,既存の手法と比較した。
実験により,本手法が達成した最先端性能と最適メモリ使用量による優位性を検証した。
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