論文の概要: Suppress and Balance: A Simple Gated Network for Salient Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08074v3
• Date: Mon, 27 Jul 2020 09:34:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 23:17:07.604193
• Title: Suppress and Balance: A Simple Gated Network for Salient Object Detection
• Title（参考訳）: suppress and balance: サルエント物体検出のためのシンプルなゲートネットワーク
• Authors: Xiaoqi Zhao, Youwei Pang, Lihe Zhang, Huchuan Lu, Lei Zhang
• Abstract要約: 両問題を同時に解くための単純なゲートネットワーク(GateNet)を提案する。 多レベルゲートユニットの助けを借りて、エンコーダからの貴重なコンテキスト情報をデコーダに最適に送信することができる。 さらに,提案したFold-ASPP操作(Fold-ASPP)に基づくアトラス空間ピラミッドプーリングを用いて,様々なスケールのサリアンオブジェクトを正確に位置決めする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.88222217065858
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most salient object detection approaches use U-Net or feature pyramid networks (FPN) as their basic structures. These methods ignore two key problems when the encoder exchanges information with the decoder: one is the lack of interference control between them, the other is without considering the disparity of the contributions of different encoder blocks. In this work, we propose a simple gated network (GateNet) to solve both issues at once. With the help of multilevel gate units, the valuable context information from the encoder can be optimally transmitted to the decoder. We design a novel gated dual branch structure to build the cooperation among different levels of features and improve the discriminability of the whole network. Through the dual branch design, more details of the saliency map can be further restored. In addition, we adopt the atrous spatial pyramid pooling based on the proposed "Fold" operation (Fold-ASPP) to accurately localize salient objects of various scales. Extensive experiments on five challenging datasets demonstrate that the proposed model performs favorably against most state-of-the-art methods under different evaluation metrics.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの有能な物体検出手法は、基本構造としてU-Netまたは特徴ピラミッドネットワーク(FPN)を用いる。 これらの方法は、エンコーダがデコーダと情報を交換する際に2つの重要な問題を無視する: 1つは、それらの間の干渉制御の欠如であり、もう1つは、異なるエンコーダブロックのコントリビューションの相違を考慮しないことである。 本研究では,両問題を同時に解くためのシンプルなゲートネットワーク(GateNet)を提案する。 多レベルゲートユニットの助けを借りて、エンコーダからの貴重なコンテキスト情報をデコーダに最適に送信することができる。 我々は,異なるレベルの機能間の協調を構築し,ネットワーク全体の識別性を向上させるために,新しいゲート付き二重分岐構造を設計する。 二重分岐設計により、より詳細な塩分マップを復元することができる。 さらに,提案したFold-ASPP操作(Fold-ASPP)に基づくアトラス空間ピラミッドプーリングを用いて,様々なスケールのサリアンオブジェクトを正確に位置決めする。 5つの挑戦的データセットに関する広範な実験は、異なる評価基準の下で、提案手法がほとんどの最先端手法に対して有利に機能することを示している。

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