#907
summarized by : 日坂 幸次
Memory Aggregation Networks for Efficient Interactive Video Object Segmentation

どんな論文か?

インタラクティブ・ビデオ・オブジェクト・セグメンテーション(iVOS)は、走り書きなどのユーザー操作によって、対象を抽出するものになります。 本研究では、メモリアグリゲーションネットワーク(MA-Net)と呼ばれる統一的なフレームワークを提案し、効率的にiVOSを行う。
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新規性

より合理的かつ効果的な方法でiVOSを扱うために、統一された効率的で精度の高い学習フレームワークであるメモリアグリゲーションネットワーク(MA-Net)を提案する。具体的には、相互作用ネットワークと伝播ネットワークを統合し、同じバックボーンを共有することで、ピクセル埋め込み学習の枠組みを統一している。

結果

本研究では、DAVISチャレンジ2018ベンチマークの検証セットを用いて大規模な実験を行った。特に、我々のMA-Netは、J@60スコア76.1%を達成し、2.7%以上の最新技術を凌駕した。

その他(なぜ通ったか?等)