論文の概要: SVAM: Saliency-guided Visual Attention Modeling by Autonomous Underwater Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.06252v2
• Date: Thu, 14 Apr 2022 15:51:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-26 07:00:52.010309
• Title: SVAM: Saliency-guided Visual Attention Modeling by Autonomous Underwater Robots
• Title（参考訳）: svam:自律型水中ロボットによる視覚注意モデリング
• Authors: Md Jahidul Islam, Ruobing Wang and Junaed Sattar
• Abstract要約: 本稿では,自律型水中ロボットの視覚的注意モデル(SVAM)に対する総合的なアプローチを提案する。 提案するSVAM-Netは,様々なスケールの深部視覚的特徴を統合し,自然水中画像に有効なSOD(Salient Object Detection)を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.242924916178282
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a holistic approach to saliency-guided visual attention modeling (SVAM) for use by autonomous underwater robots. Our proposed model, named SVAM-Net, integrates deep visual features at various scales and semantics for effective salient object detection (SOD) in natural underwater images. The SVAM-Net architecture is configured in a unique way to jointly accommodate bottom-up and top-down learning within two separate branches of the network while sharing the same encoding layers. We design dedicated spatial attention modules (SAMs) along these learning pathways to exploit the coarse-level and fine-level semantic features for SOD at four stages of abstractions. The bottom-up branch performs a rough yet reasonably accurate saliency estimation at a fast rate, whereas the deeper top-down branch incorporates a residual refinement module (RRM) that provides fine-grained localization of the salient objects. Extensive performance evaluation of SVAM-Net on benchmark datasets clearly demonstrates its effectiveness for underwater SOD. We also validate its generalization performance by several ocean trials' data that include test images of diverse underwater scenes and waterbodies, and also images with unseen natural objects. Moreover, we analyze its computational feasibility for robotic deployments and demonstrate its utility in several important use cases of visual attention modeling.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自律型水中ロボットの視覚的注意モデル(SVAM)に対する総合的なアプローチを提案する。 提案するSVAM-Netは,様々なスケールの深部視覚的特徴を統合し,自然水中画像に有効なSOD(Salient Object Detection)を実現する。 svam-netアーキテクチャは、同じエンコーディング層を共有しながら、ネットワークの2つのブランチ内でボトムアップとトップダウンの学習を共同で受け入れるユニークな方法で構成されている。 これらの学習経路に沿って専用空間注意モジュール(sams)を設計し,4段階の抽象化においてsodの粗い意味的特徴を活用した。 ボトムアップブランチは、高速で粗いが合理的に正確な塩分率推定を行う一方、深いトップダウンブランチは、塩分オブジェクトの微細な局所化を提供する残留精製モジュール(RRM)を組み込んでいる。 ベンチマークデータセットにおけるSVAM-Netの大規模な性能評価は、水中SODの有効性を明らかに示している。 また,様々な水中シーンや水域のテスト画像や,目に見えない自然物を含む画像を含むいくつかの海洋実験データを用いて,その一般化性能を検証する。 さらに,ロボットの展開における計算可能性を分析し,視覚注意モデリングのいくつかの重要なユースケースでその有用性を示す。

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