論文の概要: Track Anything Behind Everything: Zero-Shot Amodal Video Object Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19210v1
• Date: Thu, 28 Nov 2024 15:30:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 20:28:07.813433
• Title: Track Anything Behind Everything: Zero-Shot Amodal Video Object Segmentation
• Title（参考訳）: ゼロショット・アモーダル・ビデオ・オブジェクトのセグメンテーション
• Authors: Finlay G. C. Hudson, William A. P. Smith,
• Abstract要約: Track Anything Behind Everything (TABE)は、目に見えるマスクからのゼロショットアモーダル補完のための、新しいデータセット、パイプライン、評価フレームワークである。 事前訓練されたクラスラベルを必要とする既存のメソッドとは異なり、我々のアプローチはオブジェクトが見える最初のフレームから単一のクエリマスクを使用する。 我々のデータセットであるTAB-51は、人間の推定や3次元再構成を必要とせず、高精度な地上真実のアモーダルセグメンテーションマスクを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.272149101494005
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Track Anything Behind Everything (TABE), a novel dataset, pipeline, and evaluation framework for zero-shot amodal completion from visible masks. Unlike existing methods that require pretrained class labels, our approach uses a single query mask from the first frame where the object is visible, enabling flexible, zero-shot inference. Our dataset, TABE-51 provides highly accurate ground truth amodal segmentation masks without the need for human estimation or 3D reconstruction. Our TABE pipeline is specifically designed to handle amodal completion, even in scenarios where objects are completely occluded. We also introduce a specialised evaluation framework that isolates amodal completion performance, free from the influence of traditional visual segmentation metrics.
• Abstract（参考訳）: 目に見えるマスクからのゼロショットアモーダル補完のための新しいデータセット、パイプライン、評価フレームワークであるTABE(Track Anything Behind Everything)を提示する。 事前訓練されたクラスラベルを必要とする既存のメソッドとは異なり、我々のアプローチはオブジェクトが見える最初のフレームから単一のクエリマスクを使い、柔軟なゼロショット推論を可能にします。 我々のデータセットであるTAB-51は、人間の推定や3次元再構成を必要とせず、高精度な地上真実のアモーダルセグメンテーションマスクを提供する。 私たちのTABEパイプラインは、オブジェクトが完全に無視されているシナリオであっても、アモーダル補完を処理するように設計されています。 また、従来の視覚的セグメンテーション指標の影響を受けずに、アモーダル完了性能を分離する特化評価フレームワークも導入する。

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