論文の概要: RGB-D Salient Object Detection via 3D Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10241v1
• Date: Mon, 25 Jan 2021 17:03:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-14 19:05:01.122301
• Title: RGB-D Salient Object Detection via 3D Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 3次元畳み込みニューラルネットワークによるRGB-D定常物体検出
• Authors: Qian Chen, Ze Liu, Yi Zhang, Keren Fu, Qijun Zhao, Hongwei Du
• Abstract要約: 3D畳み込みニューラルネットワークによるRGB-D SODへの対処を試みます。 提案したRD3Dは、エンコーダ段階での事前融合とデコーダ段階での深部融合を目的としている。 RD3Dは4つの重要な評価指標から,14の最先端RGB-D SODアプローチに対して良好に機能することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.20231385522917
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: RGB-D salient object detection (SOD) recently has attracted increasing research interest and many deep learning methods based on encoder-decoder architectures have emerged. However, most existing RGB-D SOD models conduct feature fusion either in the single encoder or the decoder stage, which hardly guarantees sufficient cross-modal fusion ability. In this paper, we make the first attempt in addressing RGB-D SOD through 3D convolutional neural networks. The proposed model, named RD3D, aims at pre-fusion in the encoder stage and in-depth fusion in the decoder stage to effectively promote the full integration of RGB and depth streams. Specifically, RD3D first conducts pre-fusion across RGB and depth modalities through an inflated 3D encoder, and later provides in-depth feature fusion by designing a 3D decoder equipped with rich back-projection paths (RBPP) for leveraging the extensive aggregation ability of 3D convolutions. With such a progressive fusion strategy involving both the encoder and decoder, effective and thorough interaction between the two modalities can be exploited and boost the detection accuracy. Extensive experiments on six widely used benchmark datasets demonstrate that RD3D performs favorably against 14 state-of-the-art RGB-D SOD approaches in terms of four key evaluation metrics. Our code will be made publicly available: https://github.com/PPOLYpubki/RD3D.
• Abstract（参考訳）: RGB-D salient Object Detection (SOD)は近年研究の関心が高まり、エンコーダ・デコーダアーキテクチャに基づく多くのディープラーニング手法が出現している。 しかし、既存のほとんどのRGB-D SODモデルは単一エンコーダまたはデコーダの段階で機能融合を行うため、十分なクロスモーダル融合能力は保証されない。 本稿では,RGB-D SODを3D畳み込みニューラルネットワークで処理する試みについて述べる。 提案したRD3Dは,エンコーダ段階での事前融合とデコーダ段階での深部融合を目標とし,RGBと深度ストリームの完全統合を効果的に促進する。 具体的には、RD3Dはまず、膨脹した3Dエンコーダを介してRGBおよび深度モダリティ間の事前融合を行い、その後、3D畳み込みの広範な集約能力を活用するために、リッチバックプロジェクションパス(RBPP)を備えた3Dデコーダを設計することにより、詳細な機能融合を提供します。 エンコーダとデコーダの両方を含むプログレッシブ融合戦略により、2つのモード間の効果的かつ徹底的な相互作用を活用でき、検出精度を高めることができる。 6つの広く使用されているベンチマークデータセットに関する広範な実験は、4つの主要な評価指標の観点から、RD3Dが14の最先端のRGB-D SODアプローチに対して有利に機能することを示しています。 コードが公開される。https://github.com/PPOLYpubki/RD3D。

関連論文リスト

• CIR-Net: Cross-modality Interaction and Refinement for RGB-D Salient Object Detection [144.66411561224507]
  本稿では,CIR-Netと呼ばれる畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを提案する。 我々のネットワークは、定性的かつ定量的に最先端の塩分濃度検出器より優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-06T11:59:19Z)
• Pyramidal Attention for Saliency Detection [30.554118525502115]
  本稿では,RGB画像のみを活用し,RGBから深度を推定し,中間深度特性を利用する。 ピラミッド型アテンション構造を用いて,マルチレベル畳み込み変換器の特徴を抽出し,初期表現の処理を行う。 我々は8つのRGBおよびRGB-Dデータセット上で21と40の最先端SOD法に対する性能を著しく改善したことを報告した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-14T06:57:46Z)
• Cross-modality Discrepant Interaction Network for RGB-D Salient Object Detection [78.47767202232298]
  本稿では,RGB-D SODのためのクロスモダリティ離散相互作用ネットワーク(CDINet)を提案する。 2つのコンポーネントは、効果的な相互モダリティ相互作用を実装するように設計されている。 我々のネットワークは、定量的にも質的にも15ドルの最先端の手法より優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-04T11:24:42Z)
• Data-Level Recombination and Lightweight Fusion Scheme for RGB-D Salient Object Detection [73.31632581915201]
  深部特徴抽出に先立って,RGBとD(深部)を融合する新たなデータレベル組換え手法を提案する。 新たに設計された3重ストリームネットワークをこれらの新しい定式化データ上に適用し,RGBとDのチャネルワイドな相補的融合状態を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-07T10:13:05Z)
• Bi-directional Cross-Modality Feature Propagation with Separation-and-Aggregation Gate for RGB-D Semantic Segmentation [59.94819184452694]
  深度情報はRGBD画像のセマンティックセグメンテーションにおいて有用であることが証明されている。 既存のほとんどの研究は、深度測定がRGBピクセルと正確で整合していると仮定し、問題をモーダルな特徴融合としてモデル化している。 本稿では,RGB特徴量応答を効果的に再検討するだけでなく,複数の段階を通して正確な深度情報を抽出し,代わりに2つの補正表現を集約する,統一的で効率的なクロスモダリティガイドを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-17T18:35:24Z)
• A Single Stream Network for Robust and Real-time RGB-D Salient Object Detection [89.88222217065858]
  我々は、深度マップを用いて、RGBと深度の間の早期融合と中核融合を誘導する単一ストリームネットワークを設計する。 このモデルは、現在の最も軽量なモデルよりも55.5%軽く、32 FPSのリアルタイム速度で384倍の384ドルの画像を処理している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-14T04:40:14Z)
• Is Depth Really Necessary for Salient Object Detection? [50.10888549190576]
  本稿では,RGB情報のみを推論の入力とする統合深度認識フレームワークの実現に向けた最初の試みを行う。 5つの公開RGB SODベンチマークの最先端のパフォーマンスを上回るだけでなく、5つのベンチマークのRGBDベースのメソッドを大きく上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-30T13:40:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。