論文の概要: Segment Any Motion in Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22268v2
• Date: Mon, 14 Apr 2025 05:34:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:45:11.134083
• Title: Segment Any Motion in Videos
• Title（参考訳）: 動画の中のどんな動きでもセグメンテーション
• Authors: Nan Huang, Wenzhao Zheng, Chenfeng Xu, Kurt Keutzer, Shanghang Zhang, Angjoo Kanazawa, Qianqian Wang,
• Abstract要約: 本研究では,長距離軌道運動キューとDINOに基づく意味的特徴を組み合わせた移動物体セグメンテーションを提案する。 本モデルでは,動作を優先し,セマンティックサポートを統合しつつ,時空間軌道注意と動き・セマンティック・デカップリング・エンベディングを用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.72424676419755
• License:
• Abstract: Moving object segmentation is a crucial task for achieving a high-level understanding of visual scenes and has numerous downstream applications. Humans can effortlessly segment moving objects in videos. Previous work has largely relied on optical flow to provide motion cues; however, this approach often results in imperfect predictions due to challenges such as partial motion, complex deformations, motion blur and background distractions. We propose a novel approach for moving object segmentation that combines long-range trajectory motion cues with DINO-based semantic features and leverages SAM2 for pixel-level mask densification through an iterative prompting strategy. Our model employs Spatio-Temporal Trajectory Attention and Motion-Semantic Decoupled Embedding to prioritize motion while integrating semantic support. Extensive testing on diverse datasets demonstrates state-of-the-art performance, excelling in challenging scenarios and fine-grained segmentation of multiple objects. Our code is available at https://motion-seg.github.io/.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトセグメンテーションは、視覚シーンの高レベルな理解を達成するための重要なタスクであり、多くの下流アプリケーションを持っている。 人間は、動画の中で動く物体を強制的にセグメンテーションすることができる。 それまでの作業は、モーションキューを提供するための光学的流れに大きく依存していたが、この手法は、部分的な動き、複雑な変形、動きのぼやけ、背景の乱れといった問題によって、しばしば不完全な予測をもたらす。 本稿では,DINOをベースとした長距離軌道運動キューとDINOに基づく意味的特徴を組み合わせ,SAM2を反復的プロンプト戦略により画素レベルのマスク密度化に活用する,移動物体のセグメンテーション手法を提案する。 本モデルでは,動作を優先し,セマンティックサポートを統合しつつ,時空間軌道注意と動き・セマンティック・デカップリング・エンベディングを用いた。 多様なデータセットの大規模なテストは、最先端のパフォーマンスを示し、挑戦的なシナリオと複数のオブジェクトのきめ細かいセグメンテーションに優れています。 私たちのコードはhttps://motion-seg.github.io/で公開されています。

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