Investigation of Frame Differences as Motion Cues for Video Object Segmentation

📄 arXiv: 2503.09132v1 📥 PDF

作者: Sota Kawamura, Hirotada Honda, Shugo Nakamura, Takashi Sano

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-03-12

备注: 8 pages, 3 figures, 2 tables. Accepted to The 9th International Conference on Machine Learning and Soft Computing (ICMLSC 2025)

💡 一句话要点

提出基于帧差的视频对象分割方法，适用于资源受限的边缘设备

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 视频对象分割 帧差 运动估计 边缘计算 U-Net 资源受限 实时处理

📋 核心要点

  1. 传统AVOS方法依赖光流提取运动信息，但光流计算量大，难以在资源受限设备上实时运行。
  2. 论文提出使用帧差代替光流作为运动线索，降低计算复杂度，适用于边缘设备。
  3. 实验结果表明，基于帧差的模型在静态相机拍摄的视频上，性能与基于光流的模型相当。

📝 摘要（中文）

自动视频对象分割（AVOS）是指在视频序列中自动分割目标对象的任务，无需人工提供第一帧的标注。在AVOS中，运动信息的使用至关重要，光流是捕获运动线索的常用方法。然而，光流的计算资源消耗大，不适合实时应用，尤其是在计算资源有限的边缘设备上。在本研究中，我们提出使用帧差作为光流的替代方案来提取运动线索。我们开发了一个扩展的类U-Net的AVOS模型，该模型以执行分割的帧和帧差作为输入，并输出估计的分割图。我们的实验结果表明，所提出的模型实现了与以光流作为输入的模型相当的性能，特别是在应用于由固定摄像机拍摄的视频时。我们的结果表明，在计算资源有限的情况下，采用帧差作为运动线索是有用的。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自动视频对象分割（AVOS）中，现有方法依赖光流导致计算量大，难以在资源受限的边缘设备上实时运行的问题。光流计算复杂，消耗大量计算资源，限制了AVOS在移动设备和嵌入式系统中的应用。

核心思路：论文的核心思路是利用帧差来近似表示视频中的运动信息，从而替代计算复杂度高的光流。帧差计算简单，资源消耗低，更适合在计算能力有限的设备上部署。通过帧差，模型可以感知视频中物体的运动趋势，辅助分割任务。

技术框架：论文采用扩展的U-Net架构作为AVOS模型。该模型以待分割的当前帧和当前帧与前一帧的帧差作为输入，经过U-Net结构的编码器-解码器处理，最终输出分割结果。整体流程简单清晰，易于实现和部署。

关键创新：论文的关键创新在于将帧差引入AVOS任务，并证明其在特定场景下可以替代光流，同时显著降低计算复杂度。这种方法避免了复杂的运动估计，简化了模型结构，更易于在资源受限的环境中应用。

关键设计：论文采用标准的U-Net结构，并针对帧差输入进行了一些调整（具体调整未知）。损失函数和优化器等技术细节未在摘要中提及，但推测可能使用了常见的分割损失函数，如交叉熵损失或Dice损失。帧差的计算方式也未明确说明，但通常是直接相减或绝对值差。

📊 实验亮点

实验结果表明，在静态相机拍摄的视频中，使用帧差作为运动线索的AVOS模型，其分割性能与使用光流作为运动线索的模型相当。这表明帧差在特定场景下可以有效替代光流，同时显著降低计算复杂度，为资源受限设备上的AVOS应用提供了新的解决方案。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能监控、自动驾驶、机器人导航等领域。在这些场景中，边缘设备需要实时处理视频数据并进行对象分割，而计算资源往往有限。使用帧差代替光流可以降低计算成本，提高处理速度，使AVOS技术能够在更多实际应用中落地。

📄 摘要（原文）

Automatic Video Object Segmentation (AVOS) refers to the task of autonomously segmenting target objects in video sequences without relying on human-provided annotations in the first frames. In AVOS, the use of motion information is crucial, with optical flow being a commonly employed method for capturing motion cues. However, the computation of optical flow is resource-intensive, making it unsuitable for real-time applications, especially on edge devices with limited computational resources. In this study, we propose using frame differences as an alternative to optical flow for motion cue extraction. We developed an extended U-Net-like AVOS model that takes a frame on which segmentation is performed and a frame difference as inputs, and outputs an estimated segmentation map. Our experimental results demonstrate that the proposed model achieves performance comparable to the model with optical flow as an input, particularly when applied to videos captured by stationary cameras. Our results suggest the usefulness of employing frame differences as motion cues in cases with limited computational resources.