論文の概要: O-MaMa @ EgoExo4D Correspondence Challenge: Learning Object Mask Matching between Egocentric and Exocentric Views

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06026v1
• Date: Fri, 06 Jun 2025 12:19:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 17:28:43.468159
• Title: O-MaMa @ EgoExo4D Correspondence Challenge: Learning Object Mask Matching between Egocentric and Exocentric Views
• Title（参考訳）: O-MaMa @ EgoExo4D 対応チャレンジ:エゴセントリックな視点とエゴセントリックな視点のオブジェクトマスクマッチングを学習する
• Authors: Lorenzo Mur-Labadia, Maria Santos-Villafranca, Alejandro Perez-Yus, Jesus Bermudez-Cameo, Ruben Martinez-Cantin, Jose J. Guerrero,
• Abstract要約: 本報告では、マスクマッチングタスクとして扱うことにより、クロスイメージセグメンテーションを再定義する。 提案手法は,(1)高密度DINOv2セマンティックな特徴をプールし,FastSAMマスク候補から識別対象レベルの表現を得るマスクコンテキスト,(2)多視点観測を融合するEgo$leftarrow$Exoクロスアテンション,(3)共有潜在空間におけるクロスビュー特徴を整列するマスクマッチングコントラスト損失からなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.98584849589569
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The goal of the correspondence task is to segment specific objects across different views. This technical report re-defines cross-image segmentation by treating it as a mask matching task. Our method consists of: (1) A Mask-Context Encoder that pools dense DINOv2 semantic features to obtain discriminative object-level representations from FastSAM mask candidates, (2) an Ego$\leftrightarrow$Exo Cross-Attention that fuses multi-perspective observations, (3) a Mask Matching contrastive loss that aligns cross-view features in a shared latent space, and (4) a Hard Negative Adjacent Mining strategy to encourage the model to better differentiate between nearby objects.
• Abstract（参考訳）: 対応タスクの目標は、異なるビューにまたがる特定のオブジェクトを分割することである。 この技術報告は、マスクマッチングタスクとして扱うことにより、クロスイメージセグメンテーションを再定義する。 提案手法は,(1)高密度DINOv2セマンティックな特徴をプールしてFastSAMマスク候補から識別対象レベルの表現を得るマスク・コンテキスト・エンコーダ,(2)マルチパースペクティブな観察を融合するEgo$\leftrightarrow$Exoクロス・アテンション,(3)共有潜在空間におけるクロスビューな特徴を整列するマスクマッチング,(4)モデルに近接するオブジェクトの識別をより促進するためのハード負の隣接マイニング戦略からなる。

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