論文の概要: DUT-LFSaliency: Versatile Dataset and Light Field-to-RGB Saliency Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15124v1
• Date: Wed, 30 Dec 2020 11:53:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-18 14:43:39.232895
• Title: DUT-LFSaliency: Versatile Dataset and Light Field-to-RGB Saliency Detection
• Title（参考訳）: DUT-LF Saliency:Versatile DatasetとLight Field-to-RGB Saliency Detection
• Authors: Yongri Piao and Zhengkun Rong and Shuang Xu and Miao Zhang and Huchuan Lu
• Abstract要約: ライトフィールドサリエンシー検出のための汎用性の高いアプリケーションを可能にする大規模なデータセットを紹介します。 本論文では,フォカルストリームとRGBストリームからなる非対称2ストリームモデルを提案する。 実験は、我々の焦点ストリームが最先端のパフォーマンスを達成することを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 104.50425501764806
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Light field data exhibit favorable characteristics conducive to saliency detection. The success of learning-based light field saliency detection is heavily dependent on how a comprehensive dataset can be constructed for higher generalizability of models, how high dimensional light field data can be effectively exploited, and how a flexible model can be designed to achieve versatility for desktop computers and mobile devices. To answer these questions, first we introduce a large-scale dataset to enable versatile applications for RGB, RGB-D and light field saliency detection, containing 102 classes and 4204 samples. Second, we present an asymmetrical two-stream model consisting of the Focal stream and RGB stream. The Focal stream is designed to achieve higher performance on desktop computers and transfer focusness knowledge to the RGB stream, relying on two tailor-made modules. The RGB stream guarantees the flexibility and memory/computation efficiency on mobile devices through three distillation schemes. Experiments demonstrate that our Focal stream achieves state-of-the-arts performance. The RGB stream achieves Top-2 F-measure on DUTLF-V2, which tremendously minimizes the model size by 83% and boosts FPS by 5 times, compared with the best performing method. Furthermore, our proposed distillation schemes are applicable to RGB saliency models, achieving impressive performance gains while ensuring flexibility.
• Abstract（参考訳）: 光電界データは、塩分検出に好適な特性を示す。 学習に基づく光場塩分検出の成功は、モデルのより汎用性を高めるための包括的なデータセットの構築方法、高次元光フィールドデータの有効活用方法、デスクトップコンピュータやモバイルデバイスの汎用性を達成するためのフレキシブルモデルの設計方法に大きく依存している。 これらの質問に答えるために、まず、rgb、rgb-dおよびlight field saliency detectionの汎用アプリケーションを可能にする大規模データセットを導入し、102のクラスと4204のサンプルを含む。 次に,FocalストリームとRGBストリームからなる非対称な2ストリームモデルを提案する。 Focalストリームは、デスクトップコンピュータ上でより高いパフォーマンスを実現し、フォーカスネスの知識をRGBストリームに転送するように設計されている。 RGBストリームは3つの蒸留方式を通じてモバイルデバイスの柔軟性とメモリ/計算効率を保証する。 実験は、我々の焦点ストリームが最先端のパフォーマンスを達成することを実証する。 rgb ストリームは dutlf-v2 上で top-2 f-measure を達成し、モデルサイズを 83% 削減し、最高の実行方法と比較して fps を 5 倍向上させる。 さらに,提案する蒸留スキームはrgb塩分モデルに適用でき,柔軟性を確保しつつ優れた性能を実現する。

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