論文の概要: Centralized Information Interaction for Salient Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11294v2
• Date: Thu, 24 Dec 2020 14:47:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 06:32:35.212289
• Title: Centralized Information Interaction for Salient Object Detection
• Title（参考訳）: 突発的物体検出のための集中型情報インタラクション
• Authors: Jiang-Jiang Liu, Zhi-Ang Liu, Ming-Ming Cheng
• Abstract要約: U字型構造は、多スケールの機能を効率的に組み合わせるサリエント物体検出に長けている。 本稿では,これらの接続を集中化することにより,相互に相互に情報交換を行うことができることを示す。 本手法は, ボトムアップ経路とトップダウン経路の接続を置換することにより, 既存のU字型サルエント物体検出手法と協調することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8587064889475
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The U-shape structure has shown its advantage in salient object detection for efficiently combining multi-scale features. However, most existing U-shape based methods focused on improving the bottom-up and top-down pathways while ignoring the connections between them. This paper shows that by centralizing these connections, we can achieve the cross-scale information interaction among them, hence obtaining semantically stronger and positionally more precise features. To inspire the potential of the newly proposed strategy, we further design a relative global calibration module that can simultaneously process multi-scale inputs without spatial interpolation. Benefiting from the above strategy and module, our proposed approach can aggregate features more effectively while introducing only a few additional parameters. Our approach can cooperate with various existing U-shape-based salient object detection methods by substituting the connections between the bottom-up and top-down pathways. Experimental results demonstrate that our proposed approach performs favorably against the previous state-of-the-arts on five widely used benchmarks with less computational complexity. The source code will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: U字形構造は、多スケール特徴を効率よく組み合わせるための有能な物体検出の利点を示している。 しかし、既存のu-shapeベースの手法の多くはボトムアップとトップダウンの経路の改善に重点を置いており、両者の接続を無視している。 本稿は,これらの接続を集中化することにより,相互に情報交換を行うことができ,セマンティックに強く,位置的により正確な特徴を得ることができることを示す。 提案手法の可能性を刺激するために,空間的補間を伴わずにマルチスケール入力を同時に処理できる相対的グローバルキャリブレーションモジュールを更に設計する。 上記の戦略とモジュールの利点を生かして、提案手法は、いくつかの追加パラメータを導入しながら、より効率的に機能を集約することができる。 本手法は, ボトムアップ経路とトップダウン経路の接続を置換することにより, 既存のU字型サルエント物体検出手法と協調することができる。 実験の結果,提案手法は,計算複雑性の低い5つのベンチマークにおいて,従来の最先端のベンチマークに対して良好に動作することが示された。 ソースコードは公開される予定だ。

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