論文の概要: 1st Place Solution for MOSE Track in CVPR 2024 PVUW Workshop: Complex Video Object Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04600v1
• Date: Fri, 7 Jun 2024 03:13:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 15:39:08.311117
• Title: 1st Place Solution for MOSE Track in CVPR 2024 PVUW Workshop: Complex Video Object Segmentation
• Title（参考訳）: 1st Place Solution for MOSE Track in CVPR 2024 PVUW Workshop: Complex Video Object Segmentation
• Authors: Deshui Miao, Xin Li, Zhenyu He, Yaowei Wang, Ming-Hsuan Yang,
• Abstract要約: 本稿では,ビデオオブジェクトのセグメンテーションモデルを提案する。 我々は大規模ビデオオブジェクトセグメンテーションデータセットを用いてモデルを訓練した。 我々のモデルは、複雑なビデオオブジェクトチャレンジのテストセットで1位(textbf84.45%)を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.54357831350762
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tracking and segmenting multiple objects in complex scenes has always been a challenge in the field of video object segmentation, especially in scenarios where objects are occluded and split into parts. In such cases, the definition of objects becomes very ambiguous. The motivation behind the MOSE dataset is how to clearly recognize and distinguish objects in complex scenes. In this challenge, we propose a semantic embedding video object segmentation model and use the salient features of objects as query representations. The semantic understanding helps the model to recognize parts of the objects and the salient feature captures the more discriminative features of the objects. Trained on a large-scale video object segmentation dataset, our model achieves first place (\textbf{84.45\%}) in the test set of PVUW Challenge 2024: Complex Video Object Segmentation Track.
• Abstract（参考訳）: 複雑なシーンにおける複数のオブジェクトの追跡とセグメンテーションは、ビデオオブジェクトセグメンテーションの分野において、特にオブジェクトが隠され、部分に分割されるシナリオにおいて、常に課題となっている。 そのような場合、対象の定義は非常に曖昧になる。 MOSEデータセットの背後にあるモチベーションは、複雑なシーンにおけるオブジェクトを明確に認識し、区別する方法である。 本稿では,ビデオオブジェクトのセグメンテーションモデルを提案するとともに,オブジェクトの健全な特徴をクエリ表現として利用する。 セマンティック理解は、モデルがオブジェクトの一部を認識するのに役立つ。 大規模ビデオオブジェクトセグメンテーションデータセットを用いて学習し,PVUW Challenge 2024: Complex Video Object Segmentation Trackのテストセットにおいて,その1位(\textbf{84.45\%})を達成した。

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