論文の概要: UniVS: Unified and Universal Video Segmentation with Prompts as Queries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18115v2
• Date: Mon, 10 Jun 2024 10:52:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 01:13:35.274298
• Title: UniVS: Unified and Universal Video Segmentation with Prompts as Queries
• Title（参考訳）: UniVS: Promptをクエリとして統合されたユニバーサルビデオセグメンテーション
• Authors: Minghan Li, Shuai Li, Xindong Zhang, Lei Zhang,
• Abstract要約: 本稿では、プロンプトをクエリとして使用することにより、新しい統合ビデオセグメンテーションアーキテクチャ、すなわちUniVSを提案する。 以前のフレームから予測されたエンティティのマスクを視覚的なプロンプトとすることで、UniVSは異なるVSタスクをプロンプト誘導されたターゲットセグメンテーションに変換する。 UniVSは、VSベンチマーク10の課題に対して、パフォーマンスと普遍性の合計バランスを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.533315369264532
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Despite the recent advances in unified image segmentation (IS), developing a unified video segmentation (VS) model remains a challenge. This is mainly because generic category-specified VS tasks need to detect all objects and track them across consecutive frames, while prompt-guided VS tasks require re-identifying the target with visual/text prompts throughout the entire video, making it hard to handle the different tasks with the same architecture. We make an attempt to address these issues and present a novel unified VS architecture, namely UniVS, by using prompts as queries. UniVS averages the prompt features of the target from previous frames as its initial query to explicitly decode masks, and introduces a target-wise prompt cross-attention layer in the mask decoder to integrate prompt features in the memory pool. By taking the predicted masks of entities from previous frames as their visual prompts, UniVS converts different VS tasks into prompt-guided target segmentation, eliminating the heuristic inter-frame matching process. Our framework not only unifies the different VS tasks but also naturally achieves universal training and testing, ensuring robust performance across different scenarios. UniVS shows a commendable balance between performance and universality on 10 challenging VS benchmarks, covering video instance, semantic, panoptic, object, and referring segmentation tasks. Code can be found at \url{https://github.com/MinghanLi/UniVS}.
• Abstract（参考訳）: 統合画像分割(IS)の最近の進歩にもかかわらず、統合ビデオ分割(VS)モデルの開発は依然として課題である。 これは主に、一般的なカテゴリ指定のVSタスクがすべてのオブジェクトを検出し、連続するフレームをまたいで追跡する必要があるのに対して、プロンプト誘導のVSタスクは、ビデオ全体を通して視覚/テキストプロンプトでターゲットを再識別する必要があるため、異なるタスクを同じアーキテクチャで扱うのが難しくなるためである。 これらの問題に対処し、クエリとしてプロンプトを使用することで、新しい統合VSアーキテクチャ、すなわちUniVSを提案する。 UniVSは、マスクを明示的にデコードするための初期クエリとして、以前のフレームからターゲットのプロンプト機能を平均化し、マスクデコーダにターゲットワイドプロンプトのクロスアテンション層を導入して、メモリプールにプロンプト機能を統合する。 以前のフレームから予測されたエンティティのマスクを視覚的なプロンプトとすることで、UniVSは異なるVSタスクをプロンプト誘導されたターゲットセグメンテーションに変換し、ヒューリスティックなフレーム間マッチングプロセスを排除する。 私たちのフレームワークは、異なるVSタスクを統一するだけでなく、自然に普遍的なトレーニングとテストを実現し、異なるシナリオ間で堅牢なパフォーマンスを確保します。 UniVSは、ビデオインスタンス、セマンティクス、パノプティクス、オブジェクト、セグメンテーションタスクの参照を含む、VSの10の挑戦的なベンチマークで、パフォーマンスと普遍性の合計バランスを示している。 コードは \url{https://github.com/MinghanLi/UniVS} で見ることができる。

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