論文の概要: Discriminative Spatial-Semantic VOS Solution: 1st Place Solution for 6th LSVOS

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16431v1
• Date: Thu, 29 Aug 2024 10:47:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-30 14:12:45.205078
• Title: Discriminative Spatial-Semantic VOS Solution: 1st Place Solution for 6th LSVOS
• Title（参考訳）: 識別型空間セマンティックVOSソリューション:第6回SVOSにおける第1位ソリューション
• Authors: Deshui Miao, Yameng Gu, Xin Li, Zhenyu He, Yaowei Wang, Ming-Hsuan Yang,
• Abstract要約: 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課題である。 現在のVOS法は複雑なシーンと長い物体の動きに苦しむ。 本報告では,空間時空間VOSモデルについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.47681139026666
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Video object segmentation (VOS) is a crucial task in computer vision, but current VOS methods struggle with complex scenes and prolonged object motions. To address these challenges, the MOSE dataset aims to enhance object recognition and differentiation in complex environments, while the LVOS dataset focuses on segmenting objects exhibiting long-term, intricate movements. This report introduces a discriminative spatial-temporal VOS model that utilizes discriminative object features as query representations. The semantic understanding of spatial-semantic modules enables it to recognize object parts, while salient features highlight more distinctive object characteristics. Our model, trained on extensive VOS datasets, achieved first place (\textbf{80.90\%} $\mathcal{J \& F}$) on the test set of the 6th LSVOS challenge in the VOS Track, demonstrating its effectiveness in tackling the aforementioned challenges. The code will be available at \href{https://github.com/yahooo-m/VOS-Solution}{code}.
• 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課題であるが、現在のVOSメソッドは複雑なシーンと長い物体の動きに悩まされている。 これらの課題に対処するため、MOSEデータセットは複雑な環境におけるオブジェクトの認識と識別を強化することを目的としており、LVOSデータセットは長期的な複雑な動きを示すセグメンテーションオブジェクトに焦点を当てている。 本稿では,識別対象の特徴を問合せ表現として利用する空間時空間VOSモデルを提案する。 空間意味的モジュールの意味的理解により、オブジェクトの部分を認識することができる。 我々のモデルは、VOSトラックの第6回LSVOSチャレンジのテストセットにおいて、VOSデータセットに基づいてトレーニングされ、第1位(\textbf{80.90\%} $\mathcal{J \&F}$)を達成した。 コードは \href{https://github.com/yahooo-m/VOS-Solution}{code} で入手できる。

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