#978
summarized by : Hirokatsu Kataoka
Fast Video Object Segmentation With Temporal Aggregation Network and Dynamic Template Matching

どんな論文か?

画像のセマンティックセグメンテーションと動画像の物体追跡を同時に行う、動画セグメンテーションの論文。セグメンテーションを物体追跡に導入したTracking-by-detectionの枠組みを同問題で使用することで性能を大幅に改善。
placeholder

新規性

従来法でフレームあたり処理時間がかかりすぎるという問題を解決した。例えば、2018年のDAVISベンチマークのwinnerであるPRe-MVOSは4つのネットワークやオプティカルフロー等を使用しており、38秒/フレームであった。

結果

ベンチマークであるDAVISデータセットを用いて評価を行った結果、毎フレーム0.14秒の処理速度、J&F Measureにより75.9%を達成した。

その他(なぜ通ったか?等)