論文の概要: 3rd Place Solution for MOSE Track in CVPR 2024 PVUW workshop: Complex Video Object Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03668v1
- Date: Thu, 6 Jun 2024 00:56:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-07 18:45:29.537555
- Title: 3rd Place Solution for MOSE Track in CVPR 2024 PVUW workshop: Complex Video Object Segmentation
- Title（参考訳）: 3rd Place Solution for MOSE Track in CVPR 2024 PVUW Workshop: Complex Video Object Segmentation
- Authors: Xinyu Liu, Jing Zhang, Kexin Zhang, Yuting Yang, Licheng Jiao, Shuyuan Yang,
- Abstract要約: ビデオオブジェクト(VOS)はコンピュータビジョンにおいて重要なタスクであり、ビデオフレーム間の背景から前景オブジェクトを区別することに焦点を当てている。
我々の研究はCutieモデルからインスピレーションを得ており、オブジェクトメモリ、メモリフレームの総数、および入力解像度がセグメンテーション性能に与える影響について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.199793919573295
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Video Object Segmentation (VOS) is a vital task in computer vision, focusing on distinguishing foreground objects from the background across video frames. Our work draws inspiration from the Cutie model, and we investigate the effects of object memory, the total number of memory frames, and input resolution on segmentation performance. This report validates the effectiveness of our inference method on the coMplex video Object SEgmentation (MOSE) dataset, which features complex occlusions. Our experimental results demonstrate that our approach achieves a J\&F score of 0.8139 on the test set, securing the third position in the final ranking. These findings highlight the robustness and accuracy of our method in handling challenging VOS scenarios.
- Abstract（参考訳）: ビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)はコンピュータビジョンにおいて重要なタスクであり、ビデオフレーム間の背景から前景オブジェクトを区別することに焦点を当てている。
我々の研究はCutieモデルからインスピレーションを得ており、オブジェクトメモリ、メモリフレームの総数、および入力解像度がセグメンテーション性能に与える影響について検討する。
本稿では,複雑なオクルージョンを特徴とするコモプレックスビデオオブジェクトセグメンテーション(MOSE)データセットにおける推論手法の有効性を検証する。
実験の結果,テストセット上でのJ&Fスコアは0.8139であり,最終ランキングでは3位となった。
これらの結果は,挑戦的なVOSシナリオの処理において,本手法の堅牢性と正確性を強調した。
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