빠른 온라인 객체 추적 및 분할: 통합 접근법

본 논문에서는 시각적 객체 추적과 반감독형 비디오 객체 분할을 실시간으로 수행하는 단순한 접근법 하나를 소개합니다. 우리의 방법, SiamMask는 객체 추적을 위한 인기 있는 완전 합성곱暹니즈 접근법의 오프라인 훈련 절차를 이진 분할 작업을 추가함으로써 개선합니다. 훈련이 완료되면 SiamMask는 단일 경계 상자 초기화에만 의존하여 온라인으로 작동하며, 클래스와 무관한 객체 분할 마스크와 회전된 경계 상자를 초당 55프레임으로 생성합니다. 그 간단함, 다목적 활용성, 그리고 빠른 속도에도 불구하고, 우리의 전략은 VOT-2018에서 실시간 트래커들 사이에서 새로운 최고 수준을 달성하는 동시에 DAVIS-2016 및 DAVIS-2017에서 반감독형 비디오 객체 분할 작업에 있어 경쟁력 있는 성능과 가장 빠른 속도를 보여줍니다. 프로젝트 웹사이트는 http://www.robots.ox.ac.uk/~qwang/SiamMask입니다.注:在“완전 합성곱暹尼zes”中,“暹尼zes”不是韩文,可能是误输入。正确的翻译应该是“완전 합성곱 Siamese”。以下是修正后的版本:본 논문에서는 시각적 객체 추적과 반감독형 비디오 객체 분할을 실시간으로 수행하는 단순한 접근법 하나를 소개합니다. 우리의 방법, SiamMask는 객체 추적을 위한 인기 있는 완전 합성곱 Siamese 접근법의 오프라인 훈련 절차를 이진 분할 작업을 추가함으로써 개선합니다. 훈련이 완료되면 SiamMask는 단일 경계 상자 초기화에만 의존하여 온라인으로 작동하며, 클래스와 무관한 객체 분할 마스크와 회전된 경계 상자를 초당 55프레임으로 생성합니다. 그 간단함, 다목적 활용성, 그리고 빠른 속도에도 불구하고, 우리의 전략은 VOT-2018에서 실시간 트래커들 사이에서 새로운 최고 수준을 달성하는 동시에 DAVIS-2016 및 DAVIS-2017에서 반감독형 비디오 객체 분할 작업에 있어 경쟁력 있는 성능과 가장 빠른 속도를 보여줍니다. 프로젝트 웹사이트는 http://www.robots.ox.ac.uk/~qwang/SiamMask입니다.