論文の概要: Salient Object Detection Combining a Self-attention Module and a Feature
Pyramid Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14552v1
- Date: Thu, 30 Apr 2020 03:08:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-08 05:00:09.217391
- Title: Salient Object Detection Combining a Self-attention Module and a Feature
Pyramid Network
- Title(参考訳): 自己注意モジュールと特徴ピラミッドネットワークを組み合わせた高次物体検出
- Authors: Guangyu Ren, Tianhong Dai, Panagiotis Barmpoutis, Tania Stathaki
- Abstract要約: 本稿では,新しいピラミッド自己保持モジュール (PSAM) と独立機能補完戦略の採用を提案する。
PSAMでは、よりリッチな高レベルの特徴をキャプチャし、より大きな受容場をモデルにもたらすために、多スケールピラミッド機能の後、自己注意層が装備される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.81245352773775
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Salient object detection has achieved great improvement by using the Fully
Convolution Network (FCN). However, the FCN-based U-shape architecture may
cause the dilution problem in the high-level semantic information during the
up-sample operations in the top-down pathway. Thus, it can weaken the ability
of salient object localization and produce degraded boundaries. To this end, in
order to overcome this limitation, we propose a novel pyramid self-attention
module (PSAM) and the adoption of an independent feature-complementing
strategy. In PSAM, self-attention layers are equipped after multi-scale pyramid
features to capture richer high-level features and bring larger receptive
fields to the model. In addition, a channel-wise attention module is also
employed to reduce the redundant features of the FPN and provide refined
results. Experimental analysis shows that the proposed PSAM effectively
contributes to the whole model so that it outperforms state-of-the-art results
over five challenging datasets. Finally, quantitative results show that PSAM
generates clear and integral salient maps which can provide further help to
other computer vision tasks, such as object detection and semantic
segmentation.
- Abstract(参考訳): 完全畳み込みネットワーク (FCN) を用いることで、有能な物体検出が大幅に向上した。
しかし、FCNベースのU字型アーキテクチャは、トップダウン経路のアップサンプル操作中に高レベルの意味情報の希釈問題を生じさせる可能性がある。
これにより、突出した物体の局在性を弱め、劣化した境界を作り出すことができる。
そこで本研究では,この制約を克服するために,新しいピラミッド自己着脱モジュール(psam)と,独立した機能補足戦略を採用することを提案する。
PSAMでは、よりリッチな高レベル特徴をキャプチャし、より大きな受容場をモデルにもたらすために、多スケールピラミッド機能の後、自己注意層が装備される。
さらに、FPNの冗長な特徴を低減し、洗練された結果を提供するために、チャネルワイドアテンションモジュールも使用される。
実験分析により,提案したPSAMがモデル全体に効果的に寄与し,5つの挑戦的データセットに対して最先端の結果を上回っていることが示された。
最後に、定量的な結果から、psamは、オブジェクト検出やセマンティクスセグメンテーションといった他のコンピュータビジョンタスクにさらに役立つ、明瞭で積分的なサルエントマップを生成することが示される。
関連論文リスト
- Weakly-supervised Contrastive Learning for Unsupervised Object Discovery [52.696041556640516]
ジェネリックな方法でオブジェクトを発見できるため、教師なしのオブジェクト発見は有望である。
画像から高レベルな意味的特徴を抽出する意味誘導型自己教師学習モデルを設計する。
オブジェクト領域のローカライズのための主成分分析(PCA)を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-07T04:03:48Z) - Feature Aggregation and Propagation Network for Camouflaged Object
Detection [42.33180748293329]
カモフラージュされたオブジェクト検出(COD)は、環境に埋め込まれたカモフラージュされたオブジェクトを検出し、分離することを目的としている。
いくつかのCOD法が開発されているが, 前景オブジェクトと背景環境との固有の類似性により, 依然として不満足な性能に悩まされている。
カモフラージュされた物体検出のための新しい特徴集約・伝播ネットワーク(FAP-Net)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-02T05:54:28Z) - Layer-wise Shared Attention Network on Dynamical System Perspective [69.45492795788167]
本稿では,複数のネットワーク層にまたがって単一の注目モジュールを共有するDIAユニットという,新規かつ簡易なフレームワークを提案する。
当社のフレームワークでは,パラメータコストはレイヤ数とは無関係であり,既存の自己注意モジュールの精度をさらに向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-27T13:24:08Z) - Centralized Feature Pyramid for Object Detection [53.501796194901964]
視覚的特徴ピラミッドは、広範囲のアプリケーションにおいて、有効性と効率の両方において、その優位性を示している。
本稿では,オブジェクト検出のためのOLO特徴ピラミッドを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-05T08:32:54Z) - Progressive Self-Guided Loss for Salient Object Detection [102.35488902433896]
画像中の深層学習に基づくサラエント物体検出を容易にするプログレッシブ自己誘導損失関数を提案する。
我々のフレームワークは適応的に集約されたマルチスケール機能を利用して、健全な物体の探索と検出を効果的に行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-07T07:33:38Z) - Extended Feature Pyramid Network for Small Object Detection [20.029591259254847]
小型物体検出に特化した高分解能ピラミッドレベルの拡張特徴ピラミッドネットワーク(EFPN)を提案する。
具体的には,特徴の超解法と信頼性のある地域情報を同時に抽出するために,特徴テクスチャ転送(FTT)と呼ばれる新しいモジュールを設計する。
実験では,提案したEFPNは計算とメモリの両方で効率的であり,最先端の結果が得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-16T04:27:54Z) - Global Context-Aware Progressive Aggregation Network for Salient Object
Detection [117.943116761278]
我々は,低レベルな外観特徴,高レベルな意味特徴,グローバルな文脈特徴を統合化するための新しいネットワークGCPANetを提案する。
提案手法は, 定量的かつ定性的に, 最先端の手法よりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-02T04:26:10Z) - Cross-layer Feature Pyramid Network for Salient Object Detection [102.20031050972429]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-25T14:06:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。