Summary
Track Anything Model(TAM)은 Segment Anything Model(SAM)의 이미지 분할 능력을 비디오에 확장한 모델이다. 최소한의 사용자 상호작용으로 비디오 내 객체를 추적하고 분할할 수 있으며, 별도의 추가 학습 없이도 효과적인 결과를 제공한다.
소개
Track Anything Model(TAM)은 비디오 객체 추적 및 분할에 혁신적인 접근 방식을 제공한다. Segment Anything Model(SAM)의 뛰어난 분할 성능과 비디오의 동적 특성을 결합했다. 최소한의 사용자 상호작용으로 비디오 내 관심 객체를 추적하고 단일 패스 추론으로 만족스러운 결과를 제공한다. 이 모델은 추가 학습이 필요 없으며, 대화형 설계로 비디오 객체 추적 및 분할에서 인상적인 성능을 보여준다.
이 논문은 비디오에서 고성능 객체 추적 및 분할을 위한 효율적인 툴킷을 개발하는 Track-Anything 프로젝트를 소개한다.
논문 URL: https://arxiv.org/pdf/2304.11968v1.pdf
코드: https://github.com/gaomingqi/Track-Anything
핵심 주제
상호작용 방식을 통해 비디오에서 고성능 추적/분할을 달성할 수 있을까?
Track Anything Model(TAM)은 대화형 방법을 통해 비디오에서 고성능 추적 및 분할을 달성할 수 있다. 이는 연구자들을 노동 집약적인 주석 작업과 초기화에서 해방시키고, 비디오 객체 추적 및 분할 분야의 관련 연구를 촉진한다.
분야: 컴퓨터 비전 → 비디오 객체 추적(VOT) → 비디오 객체 분할(VOS)
프로세스
Track-Anything 프로세스는 네 단계로 나뉜다:
1. SAM으로 초기화
SAM은 점이나 경계 상자와 같은 약한 프롬프트로 관심 영역을 분할할 수 있다. 사용자는 클릭만으로 관심 객체의 마스크 설명을 얻거나 여러 클릭으로 객체 마스크를 수정하여 만족스러운 초기화를 얻을 수 있다.
2. XMem으로 추적
초기화된 마스크가 주어지면 XMem은 이어지는 프레임에서 반지도 VOS를 수행한다. 마스크 품질이 만족스럽지 않은 경우, XMem 예측과 해당 중간 매개변수(프로브 및 어피니티)가 저장되고 3단계로 넘어간다.
3. SAM으로 개선
품질 평가가 만족스럽지 않을 때 XMem이 예측한 마스크를 개선하기 위해 SAM을 활용한다. 개선된 마스크는 XMem의 시간적 대응에 추가되어 이후 모든 객체 식별을 개선한다.
4. 사용자 참여로 수정
위 세 단계 후에 TAM은 일반적인 도전 과제를 해결하고 분할 마스크를 예측할 수 있다. 그러나 매우 어려운 시나리오의 경우, 추론 중 사용자 수정이 제안되며, 이는 매우 적은 사용자 노력으로도 성능에 질적인 도약을 가져올 수 있다.
응용 분야
TAM은 비디오에서 유연한 추적 및 분할에 많은 가능성을 제공한다. 몇 가지 응용 분야는 다음과 같다:
효율적인 비디오 주석
TAM은 차원 축소와 같은 기술을 활용하여 비디오 객체 추적 및 비디오 객체 분할과 같은 작업을 위한 비디오 주석에 사용될 수 있다. 클릭 기반 상호작용으로 사용이 쉽고 주석 프로세스가 매우 효율적이다.
장기 객체 추적
TAM은 실제 응용 프로그램에서 더 발전된 기능을 제공하며, 긴 비디오에서 샷 변경을 처리할 수 있다.
사용자 친화적 비디오 편집
TAM이 제공하는 객체 분할 마스크를 통해 사용자는 주어진 비디오에서 기존 객체를 제거하거나 변경할 수 있다. 이는 문서 레이아웃 인식 기술과 함께 활용될 수 있다.
비디오 작업을 위한 시각화된 개발 툴킷
TAM은 VOS, VOT, 비디오 인페인팅 등 여러 비디오 작업을 위한 시각화 인터페이스를 제공한다. 사용자는 실제 비디오에 자신의 모델을 적용하고 결과를 즉시 시각화할 수 있다.
SAM과 TAM 비교
Segment Anything Model (SAM)
SAM은 ViT 기반의 대규모 분할 모델로 대규모 데이터셋에서 학습되었다. 특히 제로샷 분할 작업에서 이미지에 대한 유망한 분할 능력을 보여준다.
장점:
- 강력한 이미지 분할 능력
- 다양한 종류의 프롬프트와 높은 상호 작용성
- 유연한 프롬프트를 지원하고 실시간으로 마스크 계산
- 고품질 마스크를 생성하고 일반적인 시나리오에서 제로샷 분할 수행 가능
단점:
- SAM은 이미지 분할에서만 우수한 성능을 보이며 복잡한 비디오 분할을 처리할 수 없다
- 객체 구조가 복잡할 때 복잡하고 정밀한 구조를 처리하는 데 어려움을 겪는다
Track Anything Model (TAM)
TAM은 대규모 분할 모델인 SAM과 고급 VOS 모델인 XMem을 결합한다. 이들을 대화형 방식으로 통합한다. 먼저 사용자는 객체를 클릭하여 대상 객체를 정의함으로써 SAM을 대화식으로 초기화할 수 있다. 그런 다음 XMem을 사용하여 시간적, 공간적 대응성을 기반으로 다음 프레임에서 객체의 마스크 예측을 제공한다. 다음으로 SAM을 활용하여 더 정밀한 마스크 설명을 제공한다. 추적 과정에서 사용자는 일시 중지하고 추적 실패를 수정할 수 있다.
장점:
- TAM은 다중 객체 분리, 대상 변형, 스케일 변경, 카메라 움직임을 잘 처리하며, 클릭 초기화와 한 번의 추론만으로 우수한 추적 및 분할 능력을 보여준다
- TAM은 실제 응용 프로그램에서 더 발전되어 있으며, 긴 비디오에서 샷 변경을 처리할 수 있다
- TAM은 샷 변경이 빈번한 비디오에서 여러 객체를 정확하게 추적할 수 있으며 비디오 인페인팅에 도움이 될 수 있다
단점:
- 반지도 VOS 모델로서 TAM은 초기화를 위한 정밀한 마스크가 필요하다
- TAM은 긴 비디오에서 추적 또는 분할 실패에서 복구하는 데 어려움을 겪을 수 있다
TAM이 SAM보다 우수한 점:
- TAM은 SAM의 응용 프로그램을 비디오 수준으로 확장하여 대화형 비디오 객체 추적 및 분할을 달성한다. 프레임별로 SAM을 별도로 사용하는 대신 TAM은 시간적 대응 구성 과정에 SAM을 통합한다.
- TAM은 효율적인 주석 작성과 사용자 친화적인 추적 인터페이스를 위한 원패스 대화형 추적 및 분할을 제공한다. 비디오 객체 인식의 과제를 해결하기 위해 최소한의 사용자 참여가 필요하다.
- TAM은 복잡한 장면에서 우수한 성능과 높은 사용성을 보여주며 수많은 잠재적 응용 분야를 가지고 있다.
개인적 관점
Track Anything Model(TAM)은 비디오 객체 추적 및 분할에 유망한 접근 방식으로, 다양한 비디오 작업에 사용자 친화적이고 대화형이며 효율적인 솔루션을 제공한다. 최소한의 사용자 입력으로 인상적인 결과를 제공하는 능력은 성능뿐만 아니라 사용자 편의성을 최우선으로 고려한다. 이러한 측면은 TAM이 미래에 비디오 분석 및 편집을 위한 주요 도구가 될 강력한 잠재력을 시사한다.
TAM이 효과적으로 구현될 수 있는 영역으로는 비디오 주석, 장기 객체 추적, 비디오 편집, 다양한 비디오 작업을 위한 시각화된 개발 툴킷이 있다. 비디오 주석에서 TAM의 대화형 특성은 객체 추적 및 분할과 같은 작업을 단순화한다. 장기 객체 추적의 경우, 긴 비디오에서 샷 변경을 처리하는 TAM의 능력이 매우 귀중하다. 비디오 편집에서 TAM의 객체 분할 기능은 비디오 수정 작업을 크게 개선할 수 있다. 마지막으로 TAM은 다양한 비디오 작업을 위한 모델의 실시간 구현 및 시각화를 제공하는 시각화된 개발 툴킷 역할을 한다.
그러나 TAM에는 여전히 개선이 필요한 영역이 있다. 예를 들어, 복잡한 객체 구조를 처리하고 긴 비디오에서 추적 또는 분할 실패에서 복구하는 데 어려움을 겪는다. 이는 TAM에서 연구 개발의 지속적인 필요성을 명확히 보여준다. 이러한 장애물에도 불구하고, 이러한 과제를 극복하고 TAM을 더욱 편리하고 효율적인 비디오 추적 및 분할 도구로 발전시키는 것은 가치 있는 노력이 될 것이다.
결론
Track Anything Model(TAM)은 비디오 객체 추적 및 분할 기술의 중요한 발전을 나타낸다. SAM의 강력한 이미지 분할 능력을 비디오 영역으로 확장함으로써, TAM은 최소한의 사용자 개입으로 복잡한 비디오 분석 작업을 처리할 수 있는 강력한 도구를 제공한다.
TAM의 주요 강점은 대화형 설계와 효율성에 있다. 클릭 기반 인터페이스와 실시간 마스크 생성 능력 덕분에 비디오 주석, 객체 추적, 편집과 같은 작업이 훨씬 더 접근하기 쉬워졌다. LangChain이나 LangGraph와 같은 기술과 결합하면 더욱 강력한 멀티모달 AI 시스템을 구축할 수 있을 것이다.
앞으로 복잡한 객체 구조 처리와 장기 추적에서의 복구 능력과 같은 개선 영역에 집중함으로써, TAM은 컴퓨터 비전 분야에서 더욱 다양한 응용 프로그램에 기여할 것으로 기대된다.