論文の概要: When SAM2 Meets Video Camouflaged Object Segmentation: A Comprehensive Evaluation and Adaptation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18653v1
- Date: Fri, 27 Sep 2024 11:35:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-01 18:11:57.476447
- Title: When SAM2 Meets Video Camouflaged Object Segmentation: A Comprehensive Evaluation and Adaptation
- Title（参考訳）: SAM2がビデオカモフラージュされたオブジェクトセグメンテーションと出会う: 総合的な評価と適応
- Authors: Yuli Zhou, Guolei Sun, Yawei Li, Luca Benini, Ender Konukoglu,
- Abstract要約: 本研究では,ビデオキャモフラージュオブジェクトセグメンテーション(VCOS)におけるSegment Anything Model 2(SAM2)の適用と性能について検討する。
VCOSは、似たような色やテクスチャ、照明条件の悪さなどにより、ビデオの周囲にシームレスにブレンドされたオブジェクトを検出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.174458990817165
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study investigates the application and performance of the Segment Anything Model 2 (SAM2) in the challenging task of video camouflaged object segmentation (VCOS). VCOS involves detecting objects that blend seamlessly in the surroundings for videos, due to similar colors and textures, poor light conditions, etc. Compared to the objects in normal scenes, camouflaged objects are much more difficult to detect. SAM2, a video foundation model, has shown potential in various tasks. But its effectiveness in dynamic camouflaged scenarios remains under-explored. This study presents a comprehensive study on SAM2's ability in VCOS. First, we assess SAM2's performance on camouflaged video datasets using different models and prompts (click, box, and mask). Second, we explore the integration of SAM2 with existing multimodal large language models (MLLMs) and VCOS methods. Third, we specifically adapt SAM2 by fine-tuning it on the video camouflaged dataset. Our comprehensive experiments demonstrate that SAM2 has excellent zero-shot ability of detecting camouflaged objects in videos. We also show that this ability could be further improved by specifically adjusting SAM2's parameters for VCOS. The code will be available at https://github.com/zhoustan/SAM2-VCOS
- Abstract（参考訳）: 本研究では,ビデオキャモフラージュオブジェクトセグメンテーション(VCOS)におけるSegment Anything Model 2(SAM2)の適用と性能について検討する。
VCOSは、似たような色やテクスチャ、照明条件の悪さなどにより、ビデオの周囲にシームレスにブレンドされたオブジェクトを検出する。
通常の場面と比較すると、カモフラージュされた物体はより検出が難しい。
ビデオファウンデーションモデルであるSAM2は、様々なタスクに可能性を示している。
しかし、動的カモフラージュシナリオにおけるその有効性は未解明のままである。
本研究はVCOSにおけるSAM2の能力に関する総合的研究である。
まず、異なるモデルとプロンプト(クリック、ボックス、マスク)を用いて、キャモフラージュしたビデオデータセット上でSAM2のパフォーマンスを評価する。
第2に、SAM2と既存のマルチモーダル大言語モデル(MLLM)とVCOSメソッドの統合について検討する。
第3に、SAM2をビデオカモフラージュデータセットに微調整することで、特に適応します。
包括的実験により、SAM2はビデオ中のカモフラージュされた物体を検出する優れたゼロショット能力を有することが示された。
また、VCOSのSAM2パラメータを具体的に調整することで、この能力をさらに改善できることも示している。
コードはhttps://github.com/zhoustan/SAM2-VCOSで入手できる。
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