자기 지도 학습 기반 변형 주의 집중 학습을 통한 비디오 객체 분할

Основні поняття

변형 가능한 주의 집중 메커니즘을 활용하여 시간적 변화에 적응적인 객체 표현을 학습하고, 교사-학생 네트워크 간 주의 집중 맵과 로짓 값 전달을 통해 경량화된 비디오 객체 분할 모델을 학습한다.

Анотація

이 논문은 비디오 객체 분할(VOS) 문제를 다룹니다. VOS는 비디오 프레임 간 객체의 관심 영역을 분할하는 핵심 컴퓨터 비전 과제입니다. 최근 연구에서는 주의 집중 메커니즘을 활용하여 객체 표현 학습에 큰 진전을 이루었지만, 시간적 변화에 적응하지 못하는 문제가 있었습니다.

이 논문에서는 다음과 같은 기여를 제안합니다:

1. 변형 가능한 주의 집중 모듈을 개발하여 시간적 변화에 적응적인 객체 표현을 학습합니다.
2. 교사-학생 네트워크 간 주의 집중 맵과 로짓 값 전달을 통해 경량화된 VOS 모델을 학습합니다.
3. 다양한 벤치마크 데이터셋에서 실험을 수행하여 제안 방법의 우수성을 검증합니다.

실험 결과, 제안 방법은 기존 방법 대비 우수한 분할 정확도와 최적의 메모리 사용량을 달성하였습니다.

Статистика

비디오 객체 분할 정확도(J&F 점수)가 DAVIS-17 val 데이터셋에서 72.75%를 달성하였습니다.
추론 속도(FPS)가 YouTube-VOS18 데이터셋에서 52.36을 기록하였습니다.

Цитати

"변형 가능한 주의 집중 메커니즘을 활용하여 시간적 변화에 적응적인 객체 표현을 학습한다."
"교사-학생 네트워크 간 주의 집중 맵과 로짓 값 전달을 통해 경량화된 VOS 모델을 학습한다."

Ключові висновки, отримані з

Self-supervised Video Object Segmentation with Distillation Learning of Deformable Attention

by Quang-Trung ... о arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.13937.pdf

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