論文の概要: DFNet: Discriminative feature extraction and integration network for salient object detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.01573v1
• Date: Fri, 3 Apr 2020 13:56:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-17 04:46:48.283819
• Title: DFNet: Discriminative feature extraction and integration network for salient object detection
• Title（参考訳）: dfnet:salient object detectionのための識別的特徴抽出および統合ネットワーク
• Authors: Mehrdad Noori, Sina Mohammadi, Sina Ghofrani Majelan, Ali Bahri, Mohammad Havaei
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワークを用いた唾液度検出における課題の2つの側面に焦点をあてる。 第一に、様々な大きさに有能な物体が現れるため、単一スケールの畳み込みは適切な大きさを捉えない。 第二に、マルチレベル機能の使用は、モデルがローカルコンテキストとグローバルコンテキストの両方を使用するのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.959742268104327
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the powerful feature extraction capability of Convolutional Neural Networks, there are still some challenges in saliency detection. In this paper, we focus on two aspects of challenges: i) Since salient objects appear in various sizes, using single-scale convolution would not capture the right size. Moreover, using multi-scale convolutions without considering their importance may confuse the model. ii) Employing multi-level features helps the model use both local and global context. However, treating all features equally results in information redundancy. Therefore, there needs to be a mechanism to intelligently select which features in different levels are useful. To address the first challenge, we propose a Multi-scale Attention Guided Module. This module not only extracts multi-scale features effectively but also gives more attention to more discriminative feature maps corresponding to the scale of the salient object. To address the second challenge, we propose an Attention-based Multi-level Integrator Module to give the model the ability to assign different weights to multi-level feature maps. Furthermore, our Sharpening Loss function guides our network to output saliency maps with higher certainty and less blurry salient objects, and it has far better performance than the Cross-entropy loss. For the first time, we adopt four different backbones to show the generalization of our method. Experiments on five challenging datasets prove that our method achieves the state-of-the-art performance. Our approach is fast as well and can run at a real-time speed.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークの強力な特徴抽出能力にもかかわらず、塩分検出にはいくつかの課題がある。 本稿では,課題の2つの側面に焦点を当てる。 i) サリエントオブジェクトは様々なサイズで現れるため、単一スケールの畳み込みを用いると適切な大きさをキャプチャできない。 さらに、その重要性を考慮せずにマルチスケール畳み込みを使用すると、モデルが混乱する可能性がある。 ii) マルチレベル機能の採用は、モデルがローカルとグローバルの両方のコンテキストを使用するのに役立つ。 しかし、全ての特徴を平等に扱うと、情報冗長性が生じる。 したがって、異なるレベルのどの機能が有用なのかをインテリジェントに選択するメカニズムが必要である。 最初の課題を解決するために,マルチスケール注意誘導モジュールを提案する。 このモジュールは、マルチスケールな特徴を効果的に抽出するだけでなく、サルエントオブジェクトのスケールに対応するより識別的な特徴マップにより多くの注意を向ける。 第2の課題に対処するために,注意に基づくマルチレベルインテグレータモジュールを提案する。 さらに, シャープニング損失関数は, より確実性が高く, ぼやけたサルエント対象の少ないサニエントマップを出力するようにネットワークを誘導し, クロスエントロピー損失よりも優れた性能を示す。 提案手法の一般化を示すために,初めて4つの異なるバックボーンを採用する。 5つの挑戦的データセットの実験により,本手法が最先端の性能を達成することを示す。 私たちのアプローチも高速で、リアルタイムの速度で実行可能です。

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