論文の概要: Co-Saliency Detection with Co-Attention Fully Convolutional Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.08909v1
• Date: Thu, 20 Aug 2020 11:52:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 03:40:21.912735
• Title: Co-Saliency Detection with Co-Attention Fully Convolutional Network
• Title（参考訳）: コアテンション完全畳み込みネットワークを用いたコサリエンシー検出
• Authors: Guangshuai Gao, Wenting Zhao, Qingjie Liu, Yunhong Wang
• Abstract要約: 共塩分検出は、関連した画像のグループから一般的な塩分物を検出することを目的としている。 我々は、コアテンションFCN(CA-FCN)と呼ばれる、コアテンションモジュール組み込みFCNフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.26829884104539
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Co-saliency detection aims to detect common salient objects from a group of relevant images. Some attempts have been made with the Fully Convolutional Network (FCN) framework and achieve satisfactory detection results. However, due to stacking convolution layers and pooling operation, the boundary details tend to be lost. In addition, existing models often utilize the extracted features without discrimination, leading to redundancy in representation since actually not all features are helpful to the final prediction and some even bring distraction. In this paper, we propose a co-attention module embedded FCN framework, called as Co-Attention FCN (CA-FCN). Specifically, the co-attention module is plugged into the high-level convolution layers of FCN, which can assign larger attention weights on the common salient objects and smaller ones on the background and uncommon distractors to boost final detection performance. Extensive experiments on three popular co-saliency benchmark datasets demonstrate the superiority of the proposed CA-FCN, which outperforms state-of-the-arts in most cases. Besides, the effectiveness of our new co-attention module is also validated with ablation studies.
• Abstract（参考訳）: co-saliency detectionは、関連する画像のグループから共通の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。 完全な畳み込みネットワーク(FCN)フレームワークでいくつかの試みが行われ、良好な検出結果が得られた。 しかし、畳み込み層とプール操作の積み重ねにより、境界の詳細は失われる傾向がある。 さらに、既存のモデルでは、抽出した特徴を識別せずに利用することが多く、全ての特徴が最終的な予測に役立っているわけではないため、表現の冗長性が生じる。 本稿では,コアテンションFCN(CA-FCN)と呼ばれる,コアテンションモジュール組み込みFCNフレームワークを提案する。 具体的には、コアテンションモジュールをFCNの高レベルな畳み込み層に差し込むことで、一般的なサルエントオブジェクトと背景にあるより小さなオブジェクトにより大きな注意重みを割り当て、最終的な検出性能を高めることができる。 一般的な3つのベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、提案されたCA-FCNの優位性を実証している。 また,新しいコアテンションモジュールの有効性をアブレーション研究により検証した。

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