論文の概要: JL-DCF: Joint Learning and Densely-Cooperative Fusion Framework for RGB-D Salient Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.08515v1
• Date: Sat, 18 Apr 2020 03:22:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 05:27:15.649032
• Title: JL-DCF: Joint Learning and Densely-Cooperative Fusion Framework for RGB-D Salient Object Detection
• Title（参考訳）: jl-dcf: rgb-dサルエント物体検出のための合同学習と密結合融合フレームワーク
• Authors: Keren Fu and Deng-Ping Fan and Ge-Peng Ji and Qijun Zhao
• Abstract要約: 本稿では,RGB-Dサルエント物体検出のための新しい共同学習と密結合型融合(JL-DCF)アーキテクチャを提案する。 我々のJL-DCFは、シームズネットワークを介してRGBと深さの入力から学習する。 実験により、設計されたフレームワークは、優れた一般化を伴う堅牢なRGB-Dサリエンシ検出器を生成することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.125777418630136
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a novel joint learning and densely-cooperative fusion (JL-DCF) architecture for RGB-D salient object detection. Existing models usually treat RGB and depth as independent information and design separate networks for feature extraction from each. Such schemes can easily be constrained by a limited amount of training data or over-reliance on an elaborately-designed training process. In contrast, our JL-DCF learns from both RGB and depth inputs through a Siamese network. To this end, we propose two effective components: joint learning (JL), and densely-cooperative fusion (DCF). The JL module provides robust saliency feature learning, while the latter is introduced for complementary feature discovery. Comprehensive experiments on four popular metrics show that the designed framework yields a robust RGB-D saliency detector with good generalization. As a result, JL-DCF significantly advances the top-1 D3Net model by an average of ~1.9% (S-measure) across six challenging datasets, showing that the proposed framework offers a potential solution for real-world applications and could provide more insight into the cross-modality complementarity task. The code will be available at https://github.com/kerenfu/JLDCF/.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,RGB-Dサルエント物体検出のための新しい共同学習と密結合型融合(JL-DCF)アーキテクチャを提案する。 既存のモデルはrgbと奥行きを独立した情報として扱い、それぞれの特徴抽出のために別々のネットワークを設計する。 このようなスキームは、限られた量のトレーニングデータや、精巧に設計されたトレーニングプロセスへの過剰依存によって容易に制限できる。 対照的に、我々のJL-DCFは、RGBとSiameseネットワークを介して深度入力の両方から学習する。 そこで本研究では,共同学習 (JL) と密集協調融合 (DCF) の2つの有効成分を提案する。 jlモジュールは堅牢なsaliency feature learningを提供し、後者は補完的な機能発見のために導入されている。 4つの一般的なメトリクスに関する包括的な実験により、設計されたフレームワークは、優れた一般化を持つ堅牢なrgb-dサリエンシー検出器をもたらすことが示された。 その結果、jl-dcfは6つの挑戦的なデータセットで平均1.9% (s-measure) のtop-1 d3netモデルを著しく前進させ、提案フレームワークが現実世界のアプリケーションに対して潜在的なソリューションを提供し、クロスモダリティ相補性タスクに対するさらなる洞察を提供する。 コードはhttps://github.com/kerenfu/jldcf/で入手できる。

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