論文解説動画内のインスタンスセグメンテーション

要約

タイトル: Deep Learning Techniques for Video Instance Segmentation: A Survey

著者: Chenhao Xu, Chang-Tsun Li, Yongjian Hu, Chee Peng Lim, Douglas Creighton

論文のURL: https://arxiv.org/abs/2310.12393

この論文の解説です。

論文発表日: 19 Oct 2023

専門外の人でも分かるような説明

この研究は、動画内のオブジェクトを検出、分割、追跡する「ビデオインスタンスセグメンテーション」という分野に関するものです。この技術は、人の行動の認識や医療画像処理、自動車のナビゲーション、監視などのアプリケーションに使用されます。この調査では、この分野で使用されるディープラーニング技術についての詳細な概観を提供しています。

要約

ビデオインスタンスセグメンテーションは、2019年に導入された新しいコンピュータビジョンの研究分野であり、動画内のインスタンスを同時に検出、分割、追跡することを目的としています。ディープラーニング技術がコンピュータビジョンのさまざまな分野で主要な役割を果たしているため、多くのディープラーニングベースのビデオインスタンスセグメンテーション手法が提案されています。この調査は、ビデオインスタンスセグメンテーションのためのディープラーニング手法に関する多面的な視点を提供し、さまざまなアーキテクチャのパラダイム、機能性能、モデルの複雑さ、計算オーバーヘッドの比較をカバーしています。さらに、ビデオインスタンスセグメンテーションのディープラーニングモデルの性能を向上させるための補助技術についてもまとめて議論しています。最後に、この有望な研究分野をさらに進めるための主要な課題と方向性について議論しています。