論文の概要: BiconNet: An Edge-preserved Connectivity-based Approach for Salient Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00334v1
• Date: Sat, 27 Feb 2021 21:39:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-03 17:07:40.658023
• Title: BiconNet: An Edge-preserved Connectivity-based Approach for Salient Object Detection
• Title（参考訳）: BiconNet: サリエントオブジェクト検出のためのエッジ保存型コネクティビティベースアプローチ
• Authors: Ziyun Yang, Somayyeh Soltanian-Zadeh, Sina Farsiu
• Abstract要約: 既存のSaliencyベースのSODフレームワークをバックボーンとして使用できることを示す。 5つのベンチマークデータセットの総合的な実験を通して,提案手法が最先端のSOD手法より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3517146652431378
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Salient object detection (SOD) is viewed as a pixel-wise saliency modeling task by traditional deep learning-based methods. Although great progress has been made, a challenge of modern SOD models is the insufficient utilization of inter-pixel information, which usually results in imperfect segmentations near the edge regions. As we demonstrate, using a saliency map as the network output is a sub-optimal choice. To address this problem, we propose a connectivity-based approach named bilateral connectivity network (BiconNet), which uses a connectivity map instead of a saliency map as the network output for effective modeling of inter-pixel relationships and object saliency. Moreover, we propose a bilateral voting module to enhance the output connectivity map and a novel edge feature enhancement method that efficiently utilizes edge-specific features with negligible parameter increase. We show that our model can use any existing saliency-based SOD framework as its backbone. Through comprehensive experiments on five benchmark datasets, we demonstrate that our proposed method outperforms state-of-the-art SOD approaches.
• Abstract（参考訳）: サリアントオブジェクト検出(SOD)は,従来の深層学習手法により,画素単位のサリアントモデリングタスクと見なされる。 大きな進歩を遂げていますが、現代のSODモデルの課題は、通常エッジ領域の近くで不完全なセグメンテーションをもたらすピクセル間情報の不十分な利用です。 示すように、ネットワーク出力としてサリエンシマップを使用することは、サブ最適選択です。 そこで本研究では, 相互接続ネットワーク (BiconNet) と呼ばれる接続方式を提案する。この手法は, サリエンシーマップではなくコネクティビティマップをネットワーク出力として用いて, ピクセル間関係とオブジェクトサリエンシーの効果的なモデリングを行う。 さらに、出力接続マップを強化する二国間投票モジュールと、無視可能なパラメータ増加を伴うエッジ固有の特徴を効率的に活用する新しいエッジ特徴強調手法を提案する。 既存のSaliencyベースのSODフレームワークをバックボーンとして使用できることを示す。 5つのベンチマークデータセットの総合的な実験を通して,提案手法が最先端のSOD手法より優れていることを示す。

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