SAMURAIで視覚追跡の精度爆上げした論文が話題に
スレッド
上記の論文に対してなんJの架空のスレを創造的に書いて。 レス番や名前、投稿日時、IDも書き、アンカーは全角で＞＞と書くこと。 10人以上の専門家と2人の初学者をスレ登場させて 多角的に議論して。スレタイトルも考えて、30回以上やり取りしてください。
1 名無しさん＠お腹いっぱい。 2024/11/26(火) 21:45:23.45 ID:SAMr8I92
Segment Anything Model使って物体追跡の精度上げまくった論文出たで
https://arxiv.org/abs/2411.11922
2 計算機vision博士 2024/11/26(火) 21:46:12.78 ID:dRtr7K44
これマジですごいわ
従来のSAM2の弱点だった混雑シーンでの追跡精度を大幅に改善してる
特に動き予測とメモリ選択の組み合わせが効いてる
3 画像認識研究者 2024/11/26(火) 21:47:03.12 ID:ImgP9R2c
LaSOTextで7.1%のAUC改善は相当なインパクトやな
しかもzero-shotってのがエグい
4 名無しさん＠お腹いっぱい。 2024/11/26(火) 21:48:45.89 ID:Nwb5E3v1
なんか難しそうやけど要は何がすごいんや？
5 コンピュータビジョン研究者 2024/11/26(火) 21:49:33.67 ID:CVex7M21
＞＞4
簡単に言うと、動いてる物体を追跡する時に
1. 物体の動きを予測して次の位置を推定
2. 過去の情報を賢く使って精度を上げる
この2つを組み合わせて、特別な学習なしでめっちゃ良い性能出したんや
6 深層学習エンジニア 2024/11/26(火) 21:50:22.90 ID:DLng8P3k
Kalman Filterと組み合わせたのが効いてるな
シンプルやけど効果的や
7 学部生 2024/11/26(火) 21:51:15.45 ID:StD9K4m2
Kalman Filterってなんですか？
8 機械学習研究者 2024/11/26(火) 21:52:08.23 ID:MLrx5N7p
＞＞7
物体の動きを予測するための数学的な方法やね
位置と速度から次の位置を予測する伝統的な手法や
単純やけど意外と使える
9 トラッキング専門家 2024/11/26(火) 21:53:44.56 ID:TrK9H2s4
メモリ選択のアイデアが秀逸
単純に最新のnフレームじゃなくて
品質の高いフレームを選んで記憶するのがミソやな
10 CVPR査読者 2024/11/26(火) 21:54:56.78 ID:RvW4Y9m6
実験結果も非常に堅実
ablation studyもしっかりしてるし
各要素の寄与もクリアに示されてる
11 AIリサーチャー 2024/11/26(火) 21:55:34.89 ID:AIr6M2n5
動き予測とメモリの重み付けのバランスが絶妙やね
Table 4見たらαkf=0.15が最適なの面白い
12 名無しさん＠お腹いっぱい。 2024/11/26(火) 21:56:45.67 ID:Nwb5E3v1
＞＞5
なるほど！要は記憶力と予測力を上手く組み合わせたってことか
人間みたいやな
13 コンピュータビジョン教授 2024/11/26(火) 21:57:23.45 ID:PrF8D2k9
アーキテクチャのシンプルさも評価できる
既存のSAM2を活かしながら必要な改良だけ加えてる
実用性も高そう
14 産業応用研究者 2024/11/26(火) 21:58:12.34 ID:IndA7L3m
リアルタイム性も保持できてるのが素晴らしい
実用化の観点からめっちゃ重要
15 物体追跡研究者 2024/11/26(火) 21:59:01.23 ID:OTk5N8p6
Figure 4の可視化結果見るとめっちゃ分かりやすい
従来手法が迷子になるシーンでもちゃんと追跡できてる
16 深層学習Ph.D候補 2024/11/26(火) 22:00:15.78 ID:PhK9M4j2
Attribute-wise analysisも面白いな
特にCamera MotionとFast Motionでの改善が顕著
まさにSAMURAIの真骨頂って感じ
17 名無しさん＠お腹いっぱい。 2024/11/26(火) 22:01:23.45 ID:SAMr8I92
これって自動運転とかにも使えるんか？
18 自動運転研究者 2024/11/26(火) 22:02:34.56 ID:AuD5R7n9
＞＞17
十分可能性あるで
特に混雑した都市環境での物体追跡に強みがある
ただし実環境での検証はまだ必要やね
19 アルゴリズム研究者 2024/11/26(火) 22:03:45.67 ID:AlG8T2m4
計算量的にも効率的やしな
既存のSAM2と同じくらいのコストで大幅な性能向上は賞賛に値する
20 セキュリティ研究者 2024/11/26(火) 22:04:56.78 ID:ScR9H3p5
監視カメラのリアルタイム追跡にも応用できそう
occlusion（物体が隠れること）にも強いのが魅力
21 修士学生 2024/11/26(火) 22:05:34.90 ID:MsS7K2n8
論文読んでみたんですが、メモリ選択の閾値ってどう決めるんですか？
22 機械学習研究者 2024/11/26(火) 22:06:45.23 ID:MLrx5N7p
＞＞21
論文のTable 3見ると実験的に最適化してるみたいやね
ablation studyでかなり丁寧に検証されてる
23 データサイエンティスト 2024/11/26(火) 22:07:56.34 ID:DtS4W8m2
実装もシンプルなのがいいよな
既存のSAM2実装に数百行程度の追加で実現できそう
24 ロボティクス研究者 2024/11/26(火) 22:08:45.67 ID:RbT9K3n6
ロボットのビジョンシステムにも使えそうやな
特に動的環境での物体把持とか
25 実装エンジニア 2024/11/26(火) 22:09:34.89 ID:ImE6L2d7
コード公開されてるんか？
実装して試してみたい
26 計算機vision博士 2024/11/26(火) 22:10:23.45 ID:dRtr7K44
＞＞25
githubにあるで
https://github.com/yangchris11/samurai
まだスターは少ないけど増えそう
27 医用画像研究者 2024/11/26(火) 22:11:45.78 ID:MdI8N5p3
手術支援ロボットの視覚システムにも応用できそう
複雑な環境下での臓器追跡とか
28 認知科学者 2024/11/26(火) 22:12:56.90 ID:CgS7H4m2
人間の視覚追跡メカニズムとも似てて興味深いな
予測と記憶の組み合わせって生物学的にも自然
29 画像処理技術者 2024/11/26(火) 22:13:34.56 ID:ImP5K8n9
RTXなら4090一枚で動くんかな？
30 深層学習エンジニア 2024/11/26(火) 22:14:23.78 ID:DLng8P3k
＞＞29
論文によると4090一枚で問題なく動くらしいで
ベースのSAM2と計算コストほぼ変わらんって書いてある
31 スポーツ映像研究者 2024/11/26(火) 22:15:45.90 ID:SpV6M2n4
スポーツ選手の動き分析にも使えそうやな
特に集団競技での選手追跡が捗りそう
32 名無しさん＠お腹いっぱい。 2024/11/26(火) 22:16:34.67 ID:Nwb5E3v1
こんな凄い研究なのに何で日本の研究者おらんのや...
33 研究政策専門家 2024/11/26(火) 22:17:23.45 ID:PlC9R4m7
＞＞32
このレベルの研究するには計算資源と人材育成の両方が必要やからな
日本も頑張ってるけど、まだ差があるのは事実や
34 映像製作技術者 2024/11/26(火) 22:18:45.89 ID:VdP8T3n5
映画やアニメの製作現場でも使えそうやな
モーションキャプチャの補助とか
リアルタイムプレビューとか
35 CVPR査読者 2024/11/26(火) 22:19:56.78 ID:RvW4Y9m6
これ間違いなくトップカンファレンスで通るわ
技術的新規性もあるし実験も綺麗
36 機械学習研究者 2024/11/26(火) 22:20:34.90 ID:MLrx5N7p
まさに"Standing on the shoulders of giants"って感じやな
SAM2という巨人の肩に乗って、さらに高みに到達した好例や
37 HCI研究者 2024/11/26(火) 22:21:23.45 ID:HcI4K7n2
インタラクティブシステムへの応用も期待できるな
ジェスチャー認識とか、AR/VRとか
38 名無しさん＠お腹いっぱい。 2024/11/26(火) 22:22:12.34 ID:SAMr8I92
ええ論文や
これは伸びるで
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