論文の概要: A Semi-Self-Supervised Approach for Dense-Pattern Video Object Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05131v2
• Date: Wed, 16 Apr 2025 15:37:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-25 14:00:54.63241
• Title: A Semi-Self-Supervised Approach for Dense-Pattern Video Object Segmentation
• Title（参考訳）: 半自己監督によるDense-Patternビデオオブジェクトセグメンテーション
• Authors: Keyhan Najafian, Farhad Maleki, Lingling Jin, Ian Stavness,
• Abstract要約: 本稿では,多タスク学習による拡散法を用いて,高密度VOS(DVOS)に対する半自己教師型アプローチを提案する。 本手法は, ブースステージから小麦熟成, ハーベスト熟成まで多種多様なビデオから, 小麦頭部分画のDVOS法を評価した。 本手法はコムギの頭部区分けで評価されるが,群集分析や微視的画像解析など他の作物や領域にも適用可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.092973123903838
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video object segmentation (VOS) -- predicting pixel-level regions for objects within each frame of a video -- is particularly challenging in agricultural scenarios, where videos of crops include hundreds of small, dense, and occluded objects (stems, leaves, flowers, pods) that sway and move unpredictably in the wind. Supervised training is the state-of-the-art for VOS, but it requires large, pixel-accurate, human-annotated videos, which are costly to produce for videos with many densely packed objects in each frame. To address these challenges, we proposed a semi-self-supervised spatiotemporal approach for dense-VOS (DVOS) using a diffusion-based method through multi-task (reconstruction and segmentation) learning. We train the model first with synthetic data that mimics the camera and object motion of real videos and then with pseudo-labeled videos. We evaluate our DVOS method for wheat head segmentation from a diverse set of videos (handheld, drone-captured, different field locations, and different growth stages -- spanning from Boot-stage to Wheat-mature and Harvest-ready). Despite using only a few manually annotated video frames, the proposed approach yielded a high-performing model, achieving a Dice score of 0.79 when tested on a drone-captured external test set. While our method was evaluated on wheat head segmentation, it can be extended to other crops and domains, such as crowd analysis or microscopic image analysis.
• Abstract（参考訳）: ビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS) -- ビデオの各フレーム内のオブジェクトのピクセルレベルの領域を予測する -- は、数百もの小さな、密度の高い、隠蔽されたオブジェクト(茎、葉、花、ポッド)を含む作物の動画が風に揺れ、予測不能に動く、農業シナリオにおいて特に難しい。 監督されたトレーニングは、VOSの最先端技術だが、大きな、ピクセル精度の高い、人間による注釈付きビデオを必要とする。 これらの課題に対処するために,多タスク学習(再構成とセグメンテーション)による拡散法を用いて,高密度VOS(DVOS)のための半自己教師付き時空間アプローチを提案した。 まず、実際のビデオのカメラとオブジェクトの動きを模倣した合成データを、擬似ラベル付きビデオで訓練する。 私たちは、さまざまなビデオ(ハンドヘルド、ドローンキャプチャー、異なるフィールドロケーション、異なる成長ステージ)から小麦の頭部セグメンテーションのためのDVOS法を評価しました。 手動でアノテートしたビデオフレームはわずかだが、提案手法では高い性能のモデルが得られ、ドローンが捕獲した外部テストセットでテストした場合、Diceスコアは0.79に達した。 本手法はコムギの頭部区分けで評価されるが,群集分析や微視的画像解析など他の作物や領域にも適用可能である。

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