論文の概要: What is Point Supervision Worth in Video Instance Segmentation?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01990v1
• Date: Mon, 1 Apr 2024 17:38:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-03 16:09:04.843275
• Title: What is Point Supervision Worth in Video Instance Segmentation?
• Title（参考訳）: ビデオインスタンスセグメンテーションにおけるポイントスーパービジョンの価値
• Authors: Shuaiyi Huang, De-An Huang, Zhiding Yu, Shiyi Lan, Subhashree Radhakrishnan, Jose M. Alvarez, Abhinav Shrivastava, Anima Anandkumar,
• Abstract要約: ビデオインスタンスセグメンテーション(VIS)は、ビデオ内のオブジェクトを検出し、セグメンテーションし、追跡することを目的とした、難しいビジョンタスクである。 トレーニング中、ビデオフレーム内の各オブジェクトについて、人間のアノテーションを1点に減らし、完全に教師されたモデルに近い高品質なマスク予測を得る。 3つのVISベンチマークに関する総合的な実験は、提案フレームワークの競合性能を示し、完全に教師付きされた手法にほぼ一致する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 119.71921319637748
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video instance segmentation (VIS) is a challenging vision task that aims to detect, segment, and track objects in videos. Conventional VIS methods rely on densely-annotated object masks which are expensive. We reduce the human annotations to only one point for each object in a video frame during training, and obtain high-quality mask predictions close to fully supervised models. Our proposed training method consists of a class-agnostic proposal generation module to provide rich negative samples and a spatio-temporal point-based matcher to match the object queries with the provided point annotations. Comprehensive experiments on three VIS benchmarks demonstrate competitive performance of the proposed framework, nearly matching fully supervised methods.
• Abstract（参考訳）: ビデオインスタンスセグメンテーション(VIS)は、ビデオ内のオブジェクトを検出し、セグメンテーションし、追跡することを目的とした、難しいビジョンタスクである。 従来のVIS法は、高価な密接な注釈付けされたオブジェクトマスクに依存している。 トレーニング中、ビデオフレーム内の各オブジェクトについて、人間のアノテーションを1点に減らし、完全に教師されたモデルに近い高品質なマスク予測を得る。 提案手法は, クラスに依存しない提案生成モジュールから成り, リッチな負のサンプルを提供するとともに, オブジェクトクエリと提供されたポイントアノテーションとを一致させる時空間整合器を備える。 3つのVISベンチマークに関する総合的な実験は、提案フレームワークの競合性能を示し、完全に教師付きされた手法にほぼ一致する。

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