빠르고 정확한 온라인 비디오 객체 분할을 위한 부분 추적 방법

온라인 비디오 객체 분할은 이미지 시퀀스를 적시적이고 정확하게 처리해야 하기 때문에 어려운 과제입니다. 비디오에서 대상 객체를 분할하기 위해, 많은 CNN 기반 방법들이 첫 번째 프레임의 객체 마스크에 대해 깊이 미세 조정(finetuning)을 수행하여 개발되었지만, 이는 온라인 응용 프로그램에 있어서 시간 소모적인 작업입니다. 본 논문에서는 이미지를 수신하는 즉시 분할 과정을 시작할 수 있는 빠르고 정확한 비디오 객체 분할 알고리즘을 제안합니다. 먼저, 큰 변형, 가림, 복잡한 배경과 같은 도전적인 요소들을 처리하기 위해 부분 기반 추적 방법을 활용합니다. 추적된 부분들의 바운딩 박스를 기반으로 ROI(Region-of-Interest) 분할 네트워크를 구성하여 부분 마스크를 생성합니다. 마지막으로, 유사성 기반 점수 함수를 채택하여 첫 번째 프레임의 시각 정보와 비교하여 이러한 객체 부분들을 세밀하게 수정합니다. 제안된 방법은 DAVIS 벤치마크 데이터셋에서 정확도 면에서 최신 알고리즘들과 유리한 성능을 보여주며, 동시에 훨씬 더 빠른 실행 시간 성능을 달성하였습니다.