論文の概要: Cross-layer Feature Pyramid Network for Salient Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10864v1
• Date: Tue, 25 Feb 2020 14:06:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 22:03:12.098740
• Title: Cross-layer Feature Pyramid Network for Salient Object Detection
• Title（参考訳）: サルエント物体検出のためのクロスレイヤー特徴ピラミッドネットワーク
• Authors: Zun Li, Congyan Lang, Junhao Liew, Qibin Hou, Yidong Li, Jiashi Feng
• Abstract要約: 本稿では,有能な物体検出における進行的融合を改善するために,新しいクロス層特徴ピラミッドネットワークを提案する。 レイヤごとの分散機能は、他のすべてのレイヤからセマンティクスと健全な詳細の両方を同時に所有し、重要な情報の損失を減らします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.20031050972429
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Feature pyramid network (FPN) based models, which fuse the semantics and salient details in a progressive manner, have been proven highly effective in salient object detection. However, it is observed that these models often generate saliency maps with incomplete object structures or unclear object boundaries, due to the \emph{indirect} information propagation among distant layers that makes such fusion structure less effective. In this work, we propose a novel Cross-layer Feature Pyramid Network (CFPN), in which direct cross-layer communication is enabled to improve the progressive fusion in salient object detection. Specifically, the proposed network first aggregates multi-scale features from different layers into feature maps that have access to both the high- and low-level information. Then, it distributes the aggregated features to all the involved layers to gain access to richer context. In this way, the distributed features per layer own both semantics and salient details from all other layers simultaneously, and suffer reduced loss of important information. Extensive experimental results over six widely used salient object detection benchmarks and with three popular backbones clearly demonstrate that CFPN can accurately locate fairly complete salient regions and effectively segment the object boundaries.
• Abstract（参考訳）: 特徴ピラミッドネットワーク(FPN)に基づくモデルでは、意味論と有能な詳細を段階的に融合させ、有能な物体検出に極めて効果的であることが証明されている。 しかし,これらのモデルでは,遠方の層間を伝播する<emph{indirect}情報によって,不完全な物体構造や不明瞭な物体境界を持つ塩分マップが生成されることがしばしば観測されている。 本研究では, 直接クロス層通信を可能とし, 有能な物体検出における進行融合を改善する新しいクロス層特徴ピラミッドネットワーク(CFPN)を提案する。 特に,提案するネットワークは,まず異なるレイヤから高レベル情報と低レベル情報の両方にアクセス可能な特徴マップに,多層的特徴を集約する。 そして、集約された機能をすべてのレイヤに分散し、よりリッチなコンテキストへのアクセスを得る。 このように、レイヤごとの分散機能は、他のすべてのレイヤからセマンティクスと健全な詳細の両方を同時に所有し、重要な情報の損失を減少させます。 6つの広く使われているsalient object detectionベンチマークと3つの人気のあるbackboneによる広範囲な実験の結果は、cfpnがかなり完全なsalient regionを正確に特定し、オブジェクト境界を効果的に分割できることを明確に示している。

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