@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00234185, author = {河村, 聡太 and 本多, 泰理 and 中村, 周吾 and 佐野, 崇 and Sota, Kawamura and Hirotada, Honda and Shugo, Nakamura and Takashi, Sano}, issue = {54}, month = {May}, note = {Automatic Video Object Segmentation (AVOS) は,動画において対象オブジェクトを手がかりなしに抽出するタスクである.AVOS では,動き情報としてオプティカルフローが用いられる事が多い.しかし,精度良くオプティカルフローを推定するためには計算コストがかかり,リアルタイムでの応用が困難である.そこで本研究では,オプティカルフローの代わりに,単純なフレーム間ピクセル差分を用いることで計算コストを削減する手法を提案する.我々は,フレーム間差分を入力とする U-Net 型の AVOS モデルを開発し,特に定点カメラを用いた動画セグメンテーションにおいて,オプティカルフローと同程度に有効であることを確認した., Automatic Video Object Segmentation (AVOS) involves the extraction of target objects in videos autonomously, without human-generated cues. Optical flow serves as a good clue for solving AVOS. However, its estimation is computationally expensive and difficult to apply in real-time. In this study, we propose a method to reduce the computational cost by using simple inter-frame pixel differences instead of optical flow. We developed a U-Net type AVOS model with inter-frame pixel differences as input. We found that our model performs comparably to those using optical flow, particularly in AVOS for the fixed-camera videos.}, title = {フレーム間差分を用いた動画セグメンテーションモデルの開発と評価}, year = {2024} }