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동영상 객체 분할(VOS) 기술은 연속된 레이블링 데이터를 필요로 하며, 현재 공개된 데이터셋으로 훈련된 VOS방법은 그 성능이 제한된다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 간단하면서도 효과적인 동영상 데이터 증강 기술들을 제안한다. 첫번째 증강 기술은 영상 내에서 객체를 제외한 배경을 다른 영상의 배경으로 대체하는 기법이고, 두번째 기술은 학습될 동영상 데이터의 순서를 무작위 확률로 뒤집어 역 재생되는 영상을 학습시키는 기법이다. 두 증강 기술은 객체 분할 시 배경 정보에 강인한 추정을 가능하게 하였고, 추가 데이터 없이 기존 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 실험 방법
Ⅳ. 실험
Ⅴ. Conclusion
참고문헌
참고문헌 (14)
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Xu, N., Yang, L., Fan, Y., Yue, D., Liang, Y., Yang, J., & Huang, T., Youtube-vos: A large-scale video object segmentation benchmark, arXiv preprint arXiv:1809.03327, 2018.
Shorten, C., & Khoshgoftaar, T. M., A survey on image data augmentation for deep learning. Journal of Big Data, 6(1), 1-48, 2019.
Ghiasi, G., Cui, Y., Srinivas, A., Qian, R., Lin, T. Y., Cubuk, E. D., ... & Zoph, B., Simple copy-paste is a strong data augmentation method for instance segmentation, In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition pp. 2918-2928, 2021.
Yun, S., Han, D., Oh, S. J., Chun, S., Choe, J., & Yoo, Y., Cutmix: Regularization strategy to train strong classifiers with localizable features, In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (pp. 6023-6032), 2019.
Caelles, Sergi, et al., "One-shot video object segmentation.", Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 2017.
Ghiasi, G., Cui, Y., Srinivas, A., Qian, R., Lin, T. Y., Cubuk, E. D., ... & Zoph, B., Simple copy-paste is a strong data augmentation method for instance segmentation, In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition pp. 2918-2928, 2021.
Yun, S., Han, D., Oh, S. J., Chun, S., Choe, J., & Yoo, Y., Cutmix: Regularization strategy to train strong classifiers with localizable features, In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (pp. 6023-6032), 2019.
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