ビデオにおける物体検出には多くの特徴があり、画像領域では遭遇しない、動きによって生じる物体の特徴の変化の問題を解決しなければなりません。解決策の1つは、時間情報を利用し、隣接するフレームの特徴を組み合わせることです。「FAQ:Feature Aggregated Queries for Transformer-based Video Object Detectors」では、ビデオ内のオブジェクトを検出するための新しいアプローチを提案しています。この論文の著者は、Transformerベースのモデルに対するクエリを集約することで、クエリの質を向上させています。この目標を達成するために、入力フレームの特徴に従ってクエリを生成し、集約する実用的な方法が提案されています。本論文で提供されている広範な実験結果は、提案手法の有効性を検証するものです。提案されたアプローチは、画像やビデオ内のオブジェクトを検出するための幅広い手法に拡張し、その効率を向上させることができます。
新しい記事「ニューラルネットワークが簡単に（第79回）：状態の文脈におけるFeature Aggregated Queries (FAQ)」はパブリッシュされました:
前回の記事では、画像内のオブジェクトを検出する方法の1つを紹介しました。ただし、静的な画像の処理は、私たちが分析する価格のダイナミクスのような動的な時系列の処理とは多少異なります。この記事では、私たちが解決しようとしている問題にやや近い、ビデオ中の物体を検出する方法について考えます。
先に説明した方法のほとんどは、環境の状態を静的なものとして分析するもので、マルコフ過程の定義に完全に対応しています。当然ながら、環境状態の記述には過去のデータを詰め込み、モデルに必要な情報を可能な限り提供しましたが、このモデルは状態の変化のダイナミクスを評価するものではありません。これは前回の記事で紹介した方法にも通じます。DFFTは静止画像中の物体を検出するために開発されました。
しかし、値動きの観察から、変化のダイナミクスが十分な確率で次の動きの強さと方向を示すことがあることがわかります。論理的に、次にビデオ内の物体を検出する方法に注目します。
ビデオにおける物体検出には多くの特徴があり、画像領域では遭遇しない、動きによって生じる物体の特徴の変化の問題を解決しなければなりません。解決策の1つは、時間情報を利用し、隣接するフレームの特徴を組み合わせることです。「FAQ:Feature Aggregated Queries for Transformer-based Video Object Detectors」では、ビデオ内のオブジェクトを検出するための新しいアプローチを提案しています。この論文の著者は、Transformerベースのモデルに対するクエリを集約することで、クエリの質を向上させています。この目標を達成するために、入力フレームの特徴に従ってクエリを生成し、集約する実用的な方法が提案されています。本論文で提供されている広範な実験結果は、提案手法の有効性を検証するものです。提案されたアプローチは、画像やビデオ内のオブジェクトを検出するための幅広い手法に拡張し、その効率を向上させることができます。
作者: Dmitriy Gizlyk