論文の概要: Concealed Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10274v1
• Date: Sat, 20 Feb 2021 06:49:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-24 04:47:28.908679
• Title: Concealed Object Detection
• Title（参考訳）: 概念的物体検出
• Authors: Deng-Ping Fan, Ge-Peng Ji, Ming-Ming Cheng, Ling Shao
• Abstract要約: 隠蔽物体検出(COD)に関する最初の体系的研究を紹介します。 CODは、背景に「完全に」埋め込まれているオブジェクトを特定することを目指しています。 このタスクをより理解するために、cod10kと呼ばれる大規模なデータセットを収集します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 140.98738087261887
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present the first systematic study on concealed object detection (COD), which aims to identify objects that are "perfectly" embedded in their background. The high intrinsic similarities between the concealed objects and their background make COD far more challenging than traditional object detection/segmentation. To better understand this task, we collect a large-scale dataset, called COD10K, which consists of 10,000 images covering concealed objects in diverse real-world scenarios from 78 object categories. Further, we provide rich annotations including object categories, object boundaries, challenging attributes, object-level labels, and instance-level annotations. Our COD10K is the largest COD dataset to date, with the richest annotations, which enables comprehensive concealed object understanding and can even be used to help progress several other vision tasks, such as detection, segmentation, classification, etc. Motivated by how animals hunt in the wild, we also design a simple but strong baseline for COD, termed the Search Identification Network (SINet). Without any bells and whistles, SINet outperforms 12 cutting-edge baselines on all datasets tested, making them robust, general architectures that could serve as catalysts for future research in COD. Finally, we provide some interesting findings and highlight several potential applications and future directions. To spark research in this new field, our code, dataset, and online demo are available on our project page: http://mmcheng.net/cod.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,その背景に「完全に」埋め込まれた物体を識別することを目的とした,隠れ物体検出(cod)に関する最初の体系的研究を行う。 隠された目的と背景間の高い本質的な類似性は従来の目的の検出/区分よりはるかに困難にします。 このタスクをよりよく理解するために、78のオブジェクトカテゴリから、隠蔽されたオブジェクトをカバーする1万の画像からなる大規模なデータセットCOD10Kを収集します。 さらに、オブジェクトカテゴリ、オブジェクトバウンダリ、チャレンジング属性、オブジェクトレベルのラベル、インスタンスレベルのアノテーションなど、豊富なアノテーションを提供します。 COD10Kは、これまでで最大のCODデータセットであり、最もリッチなアノテーションにより、包括的な隠蔽オブジェクト理解を可能にし、検出、セグメンテーション、分類などの他の視覚タスクの進行にも使用できます。 動物が野生で狩猟する方法に動機づけられて、我々はまた、検索識別ネットワーク(SINet)と呼ばれるCODのためのシンプルで強力なベースラインを設計します。 sinetは、すべてのデータセットで12の最先端ベースラインを上回っており、codにおける今後の研究の触媒となるような、堅牢で一般的なアーキテクチャになっている。 最後に、いくつかの興味深い発見を提供し、潜在的なアプリケーションと今後の方向性を強調します。 この新分野の研究をきっかけに、私たちのコード、データセット、オンラインデモがプロジェクトページで公開されています。

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