Data Structure ?
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*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
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セグメントプール追跡（Segment Pool Tracking）は、私たちが動画セグメンテーション問題に対して提示したフレームワークです。上の図は、私たちのアプローチの核心部分を示しています。まず、CPMC法を用いて各フレームに対するセグメンテーションのプールを生成します。次に、画像の色特徴量（例：Color - SIFT）を抽出し、外観モデルを逐次的に学習して、連続するフレームにおける複数のセグメントを追跡します。主な貢献の1つは、1000個のターゲットを同時に追跡することを、単一のターゲットを追跡するのとほぼ同じ効率で行うための効率的な最小二乗法の定式化です。各ターゲットの外観モデルは、多数のセグメントに対して複数のフレームにわたって学習されるため、外観の変化や部分的な遮蔽に対して頑健です。最後に、合成統計的推論（Composite Statistical Inference, CSI）を用いて、高次の外観項について推論しながら時間的な一貫性を課すことで、セグメントの追跡を改善します。
追跡中は、貪欲割り当て（greedy assignment）が適用され、これはセグメントの追跡に対する非最大抑制として機能します（下の図を参照）。外観が一貫しない追跡は自動的にフィルタリングされます。したがって、1000以上の追跡を初期化しても、各シーケンスの最後には平均でたった60の追跡が残り、多くの興味深い物体を捕捉することができます。
SegTrack v2データセットにおけるSPTとCSIの結果
| 画像シーケンス | SPT | SPT + CSI | ペアワイズ外観 | Leeら | Grundmannら | CPMCベスト |
|---|---|---|---|---|---|---|
| （Pirsiavashらを使用） | （フレームごとの平均） | |||||
| 物体ごとの平均 | 62.7 | 65.9 | 55.4 | 45.3 | 51.8 | 78.6 |
| シーケンスごとの平均 | 68.0 | 71.2 | 58.6 | 57.3 | 50.8 | 80.5 |
| 少女 | 89.1 | 89.2 | 83.4 | 87.7 | 31.9 | 93.5 |
| 鳥の落下 | 62.0 | 62.5 | 47.8 | 49.0 | 57.4 | 72.2 |
| パラシュート | 93.2 | 93.4 | 91.3 | 96.3 | 69.1 | 95.5 |
| チーターとシカ | 40.1 | 37.3 | 18.3 | 44.5 | 18.8 | 67.0 |
| チーター同士 | 41.3 | 40.9 | 22.2 | 11.7 | 24.4 | 66.6 |
| 猿と犬（猿） | 58.8 | 71.3 | 24.1 | 74.3 | 68.3 | 83.0 |
| 猿と犬（犬） | 17.4 | 18.9 | 16.5 | 4.9 | 18.8 | 44.6 |
| ペンギン - #1 | 51.4 | 51.5 | 59.3 | 12.6 | 72.0 | 75.8 |
| ペンギン - #2 | 73.2 | 76.5 | 79.1 | 11.3 | 80.7 | 90.4 |
| ペンギン - #3 | 69.6 | 75.2 | 75.6 | 11.3 | 75.2 | 85.4 |
| ペンギン - #4 | 57.6 | 57.8 | 47.1 | 7.7 | 80.6 | 67.6 |
| ペンギン - #5 | 63.4 | 66.7 | 45.8 | 4.2 | 62.7 | 68.1 |
| ペンギン - #6 | 48.6 | 50.2 | 56.7 | 8.5 | 75.5 | 76.6 |
| ドリフトする車 - #1 | 73.8 | 74.8 | 65.4 | 63.7 | 55.2 | 82.1 |
| ドリフトする車 - #2 | 58.4 | 60.6 | 59.8 | 30.1 | 27.2 | 75.3 |
| ハチドリ - #1 | 45.4 | 54.4 | 35.0 | 46.3 | 13.7 | 70.0 |
| ハチドリ - #2 | 65.2 | 72.3 | 65.8 | 74.0 | 25.2 | 82.2 |
| カエル | 65.8 | 72.8 | 69.0 | 0 | 67.1 | 87.1 |
| ミミズ | 75.6 | 82.8 | 59.5 | 84.4 | 34.7 | 89.8 |
| 兵士 | 83.0 | 83.8 | 50.7 | 66.6 | 66.5 | 84.3 |
| 猿 | 84.1 | 84.8 | 70.9 | 79.0 | 61.9 | 88.3 |
| 天堂の鳥 | 88.2 | 94.0 | 81.1 | 92.2 | 86.8 | 94.7 |
| BMXの人 | 75.1 | 85.4 | 74.5 | 87.4 | 39.2 | 86.9 |
| BMXの自転車 | 24.6 | 24.9 | 30.9 | 38.6 | 32.5 | 58.5 |
| 追跡数の平均 | 60.0 | 60.0 | 702.8 | 10.6 | 336.6 | 1219.3 |
引用
@inproceedings{FliICCV2013,
author = {Fuxin Li and Taeyoung Kim and Ahmad Humayun and David Tsai and James M. Rehg},
title = { 多数の前景 - 背景セグメントを追跡することによる動画セグメンテーション},
booktitle = {ICCV},
year = {2013} }
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