論文の概要: Deep RGB-D Saliency Detection with Depth-Sensitive Attention and Automatic Multi-Modal Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.11832v1
• Date: Mon, 22 Mar 2021 13:28:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-23 14:26:24.973131
• Title: Deep RGB-D Saliency Detection with Depth-Sensitive Attention and Automatic Multi-Modal Fusion
• Title（参考訳）: 深部感性注意と自動多モード融合による深部RGB-D濃度検出
• Authors: Peng Sun, Wenhu Zhang, Huanyu Wang, Songyuan Li, Xi Li
• Abstract要約: RGB-Dサラエントオブジェクト検出(SOD)は通常、2つのモダリティ、すなわちRGBと深さの分類または回帰の問題として定式化される。 本稿では,salient objectsの奥行き方向幾何学的前置を用いた深さ感応型rgb特徴モデリング手法を提案する。 7つの標準ベンチマークに関する実験は、最先端技術に対する提案手法の有効性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.033234579900657
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: RGB-D salient object detection (SOD) is usually formulated as a problem of classification or regression over two modalities, i.e., RGB and depth. Hence, effective RGBD feature modeling and multi-modal feature fusion both play a vital role in RGB-D SOD. In this paper, we propose a depth-sensitive RGB feature modeling scheme using the depth-wise geometric prior of salient objects. In principle, the feature modeling scheme is carried out in a depth-sensitive attention module, which leads to the RGB feature enhancement as well as the background distraction reduction by capturing the depth geometry prior. Moreover, to perform effective multi-modal feature fusion, we further present an automatic architecture search approach for RGB-D SOD, which does well in finding out a feasible architecture from our specially designed multi-modal multi-scale search space. Extensive experiments on seven standard benchmarks demonstrate the effectiveness of the proposed approach against the state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: RGB-D Salient Object Detection (SOD) は通常、2つのモード、すなわちRGBと深さの分類や回帰の問題として定式化される。 したがって、効果的なRGBD特徴モデリングとマルチモーダル特徴融合は、RGB-D SODにおいて重要な役割を果たす。 本稿では,salient objects の深度方向幾何前処理を用いた深さ感受性 rgb 特徴モデリング手法を提案する。 原理として, この特徴モデリング手法は, 深度感応性アテンションモジュールで実施され, RGB特徴の強化と, 事前の深度幾何を捉えることで背景歪みの低減につながる。 さらに,効率的なマルチモーダル機能融合を実現するために,RGB-D SODの自動アーキテクチャ探索手法を提案する。 7つの標準ベンチマークに関する広範な実験は、最先端技術に対する提案手法の有効性を示している。

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