論文の概要: RGB-D Salient Object Detection with Cross-Modality Modulation and Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.07051v1
• Date: Tue, 14 Jul 2020 14:22:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 15:02:18.367534
• Title: RGB-D Salient Object Detection with Cross-Modality Modulation and Selection
• Title（参考訳）: クロスモーダル変調と選択によるRGB-D能動物体検出
• Authors: Chongyi Li and Runmin Cong and Yongri Piao and Qianqian Xu and Chen Change Loy
• Abstract要約: 本稿では, RGB-D Salient Object Detection (SOD) において, モジュール間相補性を段階的に統合し, 改良する有効な方法を提案する。 提案するネットワークは,1)RGB画像とそれに対応する深度マップからの補完情報を効果的に統合する方法,および2)より精度の高い特徴を適応的に選択する方法の2つの課題を主に解決する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 126.4462739820643
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an effective method to progressively integrate and refine the cross-modality complementarities for RGB-D salient object detection (SOD). The proposed network mainly solves two challenging issues: 1) how to effectively integrate the complementary information from RGB image and its corresponding depth map, and 2) how to adaptively select more saliency-related features. First, we propose a cross-modality feature modulation (cmFM) module to enhance feature representations by taking the depth features as prior, which models the complementary relations of RGB-D data. Second, we propose an adaptive feature selection (AFS) module to select saliency-related features and suppress the inferior ones. The AFS module exploits multi-modality spatial feature fusion with the self-modality and cross-modality interdependencies of channel features are considered. Third, we employ a saliency-guided position-edge attention (sg-PEA) module to encourage our network to focus more on saliency-related regions. The above modules as a whole, called cmMS block, facilitates the refinement of saliency features in a coarse-to-fine fashion. Coupled with a bottom-up inference, the refined saliency features enable accurate and edge-preserving SOD. Extensive experiments demonstrate that our network outperforms state-of-the-art saliency detectors on six popular RGB-D SOD benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, RGB-D salient Object Detection (SOD) において, モーダリティの相互補完性を段階的に統合し, 改良する有効な方法を提案する。 提案するネットワークは主に2つの課題を解決している。 1)RGB画像とその対応する深度マップからの補完情報を効果的に統合する方法、及び 2) より衛生的な特徴を適応的に選択する方法。 まず,rgb-dデータの相補関係をモデル化する奥行き特徴を予め考慮し,特徴表現を強調するクロスモダリティ特徴変調(cmfm)モジュールを提案する。 第2に,サリエンシー関連特徴を選択し,下位特徴を抑圧する適応特徴選択(afs)モジュールを提案する。 AFSモジュールは、自己モダリティとチャネル特徴の相互依存性を考慮した多モード空間的特徴融合を利用する。 第3に,saliency-guided position-edge attention(sg-pea)モジュールを使用して,ネットワークがsariency-related regionに集中するよう促す。 上記のモジュール全体であるcmMSブロック(英語版)は、粗い微細な方法での塩分濃度特性の洗練を促進する。 ボトムアップ推論と組み合わせて、改良されたサリエンシ機能は正確かつエッジ保存のSODを可能にする。 大規模な実験により、我々のネットワークは6つのRGB-D SODベンチマークで最先端の精度検出器より優れていることが示された。

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