論文の概要: Hierarchical Dynamic Filtering Network for RGB-D Salient Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.06227v3
• Date: Thu, 16 Jul 2020 09:15:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 00:08:01.575062
• Title: Hierarchical Dynamic Filtering Network for RGB-D Salient Object Detection
• Title（参考訳）: RGB次元高次物体検出のための階層動的フィルタリングネットワーク
• Authors: Youwei Pang, Lihe Zhang, Xiaoqi Zhao, Huchuan Lu
• Abstract要約: RGB-D Salient Object Detection (SOD) の主な目的は、相互融合情報をよりよく統合し活用する方法である。 本稿では,これらの問題を新たな視点から考察する。 我々は、より柔軟で効率的なマルチスケールのクロスモーダルな特徴処理を実装している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.43066633305662
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The main purpose of RGB-D salient object detection (SOD) is how to better integrate and utilize cross-modal fusion information. In this paper, we explore these issues from a new perspective. We integrate the features of different modalities through densely connected structures and use their mixed features to generate dynamic filters with receptive fields of different sizes. In the end, we implement a kind of more flexible and efficient multi-scale cross-modal feature processing, i.e. dynamic dilated pyramid module. In order to make the predictions have sharper edges and consistent saliency regions, we design a hybrid enhanced loss function to further optimize the results. This loss function is also validated to be effective in the single-modal RGB SOD task. In terms of six metrics, the proposed method outperforms the existing twelve methods on eight challenging benchmark datasets. A large number of experiments verify the effectiveness of the proposed module and loss function. Our code, model and results are available at \url{https://github.com/lartpang/HDFNet}.
• Abstract（参考訳）: RGB-D Salient Object Detection (SOD) の主な目的は、相互融合情報をよりよく統合し活用する方法である。 本稿では,これらの問題を新たな視点から考察する。 我々は、密結合構造を通して異なるモジュラリティの特徴を統合し、それらの混合特徴を用いて異なるサイズの受容場を持つ動的フィルタを生成する。 最後に、動的拡張ピラミッドモジュールという、より柔軟で効率的なマルチスケールのクロスモーダル特徴処理を実装した。 予測がより鋭いエッジと一貫したサリエンシー領域を持つようにするため、結果をさらに最適化するハイブリッド拡張損失関数を設計した。 この損失関数は、単一モードのRGB SODタスクでも有効であることを示す。 6つの指標に関して,提案手法は8つの挑戦的ベンチマークデータセット上で既存の12の手法より優れている。 提案するモジュールと損失関数の有効性を検証する実験が多数行われた。 私たちのコード、モデル、結果は \url{https://github.com/lartpang/hdfnet} で利用可能です。

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