論文の概要: Confidence-guided Adaptive Gate and Dual Differential Enhancement for Video Salient Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.06714v1
• Date: Fri, 14 May 2021 08:49:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-17 12:42:55.840760
• Title: Confidence-guided Adaptive Gate and Dual Differential Enhancement for Video Salient Object Detection
• Title（参考訳）: 信頼誘導型適応ゲートと2値差分法による映像有向物体検出
• Authors: Peijia Chen, Jianhuang Lai, Guangcong Wang, Huajun Zhou
• Abstract要約: ビデオサルエント物体検出(VSOD)は、ビデオシーケンスに隠された空間的手がかりと時間的手がかりの両方を活用することにより、最も魅力的な物体の探索と分割を目的としている。 信頼性誘導適応ゲート(CAG)モジュールとデュアルディファレンシャルエンハンスメント(DDE)モジュールを含む空間的および時間的キューから利用可能な情報を適応的にキャプチャする新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.68968739917077
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video salient object detection (VSOD) aims to locate and segment the most attractive object by exploiting both spatial cues and temporal cues hidden in video sequences. However, spatial and temporal cues are often unreliable in real-world scenarios, such as low-contrast foreground, fast motion, and multiple moving objects. To address these problems, we propose a new framework to adaptively capture available information from spatial and temporal cues, which contains Confidence-guided Adaptive Gate (CAG) modules and Dual Differential Enhancement (DDE) modules. For both RGB features and optical flow features, CAG estimates confidence scores supervised by the IoU between predictions and the ground truths to re-calibrate the information with a gate mechanism. DDE captures the differential feature representation to enrich the spatial and temporal information and generate the fused features. Experimental results on four widely used datasets demonstrate the effectiveness of the proposed method against thirteen state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: ビデオサルエント物体検出(VSOD)は、ビデオシーケンスに隠された空間的手がかりと時間的手がかりの両方を活用することにより、最も魅力的な物体の探索と分割を目的としている。 しかし、空間的および時間的手がかりは、しばしば、低コントラストの前景、速い動き、複数の動く物体など、現実世界のシナリオでは信頼できない。 このような問題に対処するために、信頼誘導適応ゲート(CAG)モジュールとDDEモジュールを含む空間的および時間的手がかりから利用可能な情報を適応的にキャプチャする新しいフレームワークを提案する。 RGBの特徴と光フローの特徴の両方について、CAGはIoUが監督する信頼度スコアを予測と地上の真実の間に推定し、ゲート機構で情報を再分類する。 ddeは微分特徴表現を取り込み、空間的および時間的情報を豊かにし、融合特徴を生成する。 4つの広く利用されているデータセットの実験結果から,提案手法の有効性が示された。

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