論文の概要: An Analysis of Segment Anything 2

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00042v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 22:58:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-09 03:20:24.014328
• Title: An Analysis of Segment Anything 2
• Title（参考訳）: Segment Anything 2 の分析
• Authors: Clayton Bromley, Alexander Moore, Amar Saini, Doug Poland, Carmen Carrano,
• Abstract要約: ビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)は,映像認識と理解の発達において重要な課題である。 Meta AIがリリースしたSegment-Anything Model 2 (SAM2)は、エンドツーエンドVOSの最先端アーキテクチャである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.755852787082254
• License:
• Abstract: Video object segmentation (VOS) is a critical task in the development of video perception and understanding. The Segment-Anything Model 2 (SAM 2), released by Meta AI, is the current state-of-the-art architecture for end-to-end VOS. SAM 2 performs very well on both clean video data and augmented data, and completely intelligent video perception requires an understanding of how this architecture is capable of achieving such quality results. To better understand how each step within the SAM 2 architecture permits high-quality video segmentation, we pass a variety of complex video transformations through the architecture and measure the impact at each stage of the process. We observe that each progressive stage enables the filtering of complex transformation noise and the emphasis of the object of interest. Our contributions include the creation of complex transformation video datasets, an analysis of how each stage of the SAM 2 architecture interprets these transformations, and visualizations of segmented objects through each stage. By better understanding how each model structure impacts overall video understanding, VOS development can work to improve real-world applicability and performance tracking, localizing, and segmenting objects despite complex cluttered scenes and obscurations.
• Abstract（参考訳）: ビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)は,映像認識と理解の発達において重要な課題である。 Meta AIがリリースしたSegment-Anything Model 2 (SAM2)は、エンドツーエンドVOSの最先端アーキテクチャである。 SAM 2はクリーンなビデオデータと拡張データの両方で非常によく機能し、完全にインテリジェントなビデオ認識には、このアーキテクチャがそのような品質を実現するための方法を理解する必要がある。 SAM 2アーキテクチャ内の各ステップがどのように高品質なビデオセグメンテーションを可能にするかをよりよく理解するために、アーキテクチャを通して様々な複雑なビデオ変換をパスし、プロセスの各段階での影響を測定する。 それぞれの進行段階は、複雑な変換ノイズのフィルタリングと興味の対象の強調を可能にする。 コントリビューションには、複雑な変換ビデオデータセットの作成、SAM2アーキテクチャの各ステージがこれらの変換をどのように解釈するかの分析、各ステージを通してセグメント化されたオブジェクトの可視化が含まれる。 それぞれのモデル構造が全体的なビデオ理解にどのように影響するかをよりよく理解することで、複雑な乱雑なシーンや難解さにもかかわらず、VOS開発は現実世界の応用性とパフォーマンスのトラッキング、ローカライズ、セグメンテーションを改善することができる。

関連論文リスト

• ViCaS: A Dataset for Combining Holistic and Pixel-level Video Understanding using Captions with Grounded Segmentation [14.534308478766476]
  本稿では、何千もの挑戦的なビデオを含む新しいデータセットViCaSを紹介する。 本ベンチマークでは,全体的/高レベルの理解と言語誘導,画素精度のセグメンテーションに関するモデルを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-12T23:10:54Z)
• SALOVA: Segment-Augmented Long Video Assistant for Targeted Retrieval and Routing in Long-Form Video Analysis [52.050036778325094]
  本稿では,SALOVA: Segment-Augmented Video Assistantを紹介する。 87.8Kビデオの高品質なコレクションをセグメントレベルで高密度にキャプションし、シーンの連続性を捕捉し、リッチなコンテキストを維持する。 本フレームワークは,クエリに応答して,関連ビデオセグメントの正確な識別と検索を可能にすることで,現在のビデオLMMの限界を緩和する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-25T08:04:47Z)
• VideoSAM: Open-World Video Segmentation [33.09103541421983]
  動的環境におけるオブジェクト追跡とセグメンテーションの整合性を改善するために設計された,エンドツーエンドのフレームワークであるVideoSAMを紹介する。 VideoSAMは集約されたバックボーンRADIOを統合し、類似度メトリクスを通じてオブジェクトの関連付けを可能にする。 提案手法は, UVO と BURST のベンチマーク, および RoboTAP のロボットビデオで広範に評価され, 実世界のシナリオにおけるその有効性とロバスト性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T12:56:32Z)
• Video Object Segmentation via SAM 2: The 4th Solution for LSVOS Challenge VOS Track [28.52754012142431]
  Segment Anything Model 2 (SAM2) は、画像やビデオにおける迅速な視覚的セグメンテーションを解決するための基礎モデルである。 SAM 2は、ユーザインタラクションを通じてモデルとデータを改善するデータエンジンを構築し、これまでで最大のビデオセグメンテーションデータセットを収集している。 訓練セットを微調整することなく、SAM 2はテストセットで75.79 J&Fを獲得し、第6回LSVOSチャレンジVOSトラックでは4位となった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T16:13:14Z)
• VISA: Reasoning Video Object Segmentation via Large Language Models [64.33167989521357]
  我々は新しいタスク、Reasoning Video Object(ReasonVOS)を導入する。 このタスクは、複雑な推論能力を必要とする暗黙のテキストクエリに応答して、セグメンテーションマスクのシーケンスを生成することを目的としている。 本稿では、ReasonVOSに取り組むためにVISA(ビデオベース大規模言語命令付きアシスタント)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T02:29:29Z)
• Segmenting Moving Objects via an Object-Centric Layered Representation [100.26138772664811]
  深層表現を用いたオブジェクト中心セグメンテーションモデルを提案する。 複数のオブジェクトで合成トレーニングデータを生成するスケーラブルなパイプラインを導入する。 標準的なビデオセグメンテーションベンチマークでモデルを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-05T17:59:43Z)
• The Second Place Solution for The 4th Large-scale Video Object Segmentation Challenge--Track 3: Referring Video Object Segmentation [18.630453674396534]
  ReferFormerは、すべてのビデオフレームで言語表現によって参照される所定のビデオでオブジェクトインスタンスをセグメントすることを目的としている。 本研究は, 循環学習率, 半教師付きアプローチ, テスト時間拡張推論など, さらなる向上策を提案する。 改良されたReferFormerはCVPR2022 Referring Youtube-VOS Challengeで2位にランクインした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-24T02:15:06Z)
• A Survey on Deep Learning Technique for Video Segmentation [147.0767454918527]
  ビデオセグメンテーションは幅広い応用において重要な役割を果たしている。 ディープラーニングベースのアプローチは、ビデオセグメンテーションに特化しており、魅力的なパフォーマンスを提供している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-02T15:51:07Z)
• Learning to Associate Every Segment for Video Panoptic Segmentation [123.03617367709303]
  粗いセグメントレベルのマッチングと細かなピクセルレベルのマッチングを同時に学習する。 本研究では,Cityscapes-VPSおよびVIPERデータセット上で,フレーム単位の計算モデルにより,最先端の計算結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-17T13:06:24Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。