#931
summarized by : 日坂 幸次
Fast Template Matching and Update for Video Object Tracking and Segmentation

どんな論文か?

本論文では、最初のフレームのボックスレベルの教師データのみを提供するマルチインスタンス半教師付きビデオオブジェクトセグメンテーションを主な課題としている。
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新規性

強化学習を利用した新しいアプローチを提案。 具体的には、強化学習エージェントは、予測結果の質に応じて、ターゲットテンプレートを更新するかどうかの判断を学習する。 マッチング方法の選択は、強化学習エージェントの行動履歴に基づいて同時に決定されます。

結果

実験の結果、我々の手法は、従来の最先端の手法に比べて10倍近く高速であり、さらに高い精度が得られることがわかった(DAVIS 2017のデータセットでは、領域類似度が69.1%となっている)。

その他(なぜ通ったか?等)