論文の概要: Re-thinking Co-Salient Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.03380v4
• Date: Sun, 2 May 2021 01:47:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-12 19:59:21.772484
• Title: Re-thinking Co-Salient Object Detection
• Title（参考訳）: 共分散物体検出の再考
• Authors: Deng-Ping Fan, Tengpeng Li, Zheng Lin, Ge-Peng Ji, Dingwen Zhang, Ming-Ming Cheng, Huazhu Fu, Jianbing Shen
• Abstract要約: Co-Salient Object Detection (CoSOD) は、画像群において共起するサルエントオブジェクトを検出することを目的としている。 既存のCoSODデータセットは、画像の各グループに類似した視覚的外観の有能なオブジェクトが含まれていると仮定して、深刻なデータバイアスを持つことが多い。 我々はCoSOD3kと呼ばれる新しいベンチマークを野生で導入し、大量の意味的コンテキストを必要とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 170.44471050548827
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we conduct a comprehensive study on the co-salient object detection (CoSOD) problem for images. CoSOD is an emerging and rapidly growing extension of salient object detection (SOD), which aims to detect the co-occurring salient objects in a group of images. However, existing CoSOD datasets often have a serious data bias, assuming that each group of images contains salient objects of similar visual appearances. This bias can lead to the ideal settings and effectiveness of models trained on existing datasets, being impaired in real-life situations, where similarities are usually semantic or conceptual. To tackle this issue, we first introduce a new benchmark, called CoSOD3k in the wild, which requires a large amount of semantic context, making it more challenging than existing CoSOD datasets. Our CoSOD3k consists of 3,316 high-quality, elaborately selected images divided into 160 groups with hierarchical annotations. The images span a wide range of categories, shapes, object sizes, and backgrounds. Second, we integrate the existing SOD techniques to build a unified, trainable CoSOD framework, which is long overdue in this field. Specifically, we propose a novel CoEG-Net that augments our prior model EGNet with a co-attention projection strategy to enable fast common information learning. CoEG-Net fully leverages previous large-scale SOD datasets and significantly improves the model scalability and stability. Third, we comprehensively summarize 40 cutting-edge algorithms, benchmarking 18 of them over three challenging CoSOD datasets (iCoSeg, CoSal2015, and our CoSOD3k), and reporting more detailed (i.e., group-level) performance analysis. Finally, we discuss the challenges and future works of CoSOD. We hope that our study will give a strong boost to growth in the CoSOD community. The benchmark toolbox and results are available on our project page at http://dpfan.net/CoSOD3K/.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,画像のコサリアント物体検出(CoSOD)問題に関する包括的研究を行う。 CoSODは、画像群において共起するサルエントオブジェクトを検出することを目的とした、サルエントオブジェクト検出(SOD)の、新しく急速に成長する拡張である。 しかしながら、既存のcosodデータセットは、画像群が類似した視覚的な外観を持つサルエントオブジェクトを含むと仮定して、深刻なデータバイアスを持つことが多い。 このバイアスは、既存のデータセットでトレーニングされたモデルの理想的な設定と有効性につながる可能性がある。 この問題に対処するために、我々はまず、既存のcosodデータセットよりも難しい、大量の意味的コンテキストを必要とするcosod3k in the wildという新しいベンチマークを導入しました。 当社のCoSOD3kは,高品質で精巧に選択された3,316枚の画像から成っている。 画像は、カテゴリ、形状、オブジェクトサイズ、背景など幅広い範囲にまたがっている。 第2に、既存のSOD技術を統合して、この分野で長年遅れてきた、統一的でトレーニング可能なCoSODフレームワークを構築します。 具体的には,より高速な共通情報学習を実現するために,我々の先行モデルEGNetを協調型プロジェクション戦略で拡張する新しいCoEG-Netを提案する。 CoEG-Netは、以前の大規模SODデータセットを完全に活用し、モデルのスケーラビリティと安定性を大幅に改善する。 第3に、40の最先端アルゴリズムを包括的に要約し、3つの挑戦的なCoSODデータセット(iCoSeg、CoSal2015、CoSOD3k)をベンチマークし、より詳細な(グループレベルの)パフォーマンス分析を報告します。 最後に,CoSODの課題と今後の課題について論じる。 我々は、私たちの研究がCoSODコミュニティの成長を強く後押しすることを期待している。 ベンチマークツールボックスと結果は、プロジェクトページhttp://dpfan.net/cosod3k/で閲覧できます。

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