論文の概要: Exploring Driving-aware Salient Object Detection via Knowledge Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.08286v1
• Date: Tue, 18 May 2021 05:24:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-19 23:49:41.520384
• Title: Exploring Driving-aware Salient Object Detection via Knowledge Transfer
• Title（参考訳）: 知識伝達による運転支援物体検出の検討
• Authors: Jinming Su, Changqun Xia, and Jia Li
• Abstract要約: 我々は,サルエントオブジェクトのピクセルレベルマスクをアノテートしたタスク指向データセットを構築する。 クロスドメインの知識の相違とタスク固有のシーンギャップは、運転時に注意深いオブジェクトを集中させる2つの大きな課題です。 そこで本研究では,知識伝達畳み込みニューラルネットワークを用いたタスク認識型SODのベースラインモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.105754712355274
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, general salient object detection (SOD) has made great progress with the rapid development of deep neural networks. However, task-aware SOD has hardly been studied due to the lack of task-specific datasets. In this paper, we construct a driving task-oriented dataset where pixel-level masks of salient objects have been annotated. Comparing with general SOD datasets, we find that the cross-domain knowledge difference and task-specific scene gap are two main challenges to focus the salient objects when driving. Inspired by these findings, we proposed a baseline model for the driving task-aware SOD via a knowledge transfer convolutional neural network. In this network, we construct an attentionbased knowledge transfer module to make up the knowledge difference. In addition, an efficient boundary-aware feature decoding module is introduced to perform fine feature decoding for objects in the complex task-specific scenes. The whole network integrates the knowledge transfer and feature decoding modules in a progressive manner. Experiments show that the proposed dataset is very challenging, and the proposed method outperforms 12 state-of-the-art methods on the dataset, which facilitates the development of task-aware SOD.
• Abstract（参考訳）: 近年,ニューラルネットワークの急速な発展に伴い,sod(general salient object detection)が大きな進歩を遂げている。 しかし、タスク固有のデータセットがないため、タスク対応SODの研究はほとんど行われていない。 本稿では,有向物体の画素レベルのマスクが注釈付けされた運転タスク指向のデータセットを構築する。 一般的なSODデータセットと比較すると、クロスドメインの知識差とタスク固有のシーンギャップは、運転時の健全な物体に焦点を合わせる2つの主な課題であることがわかった。 これらの知見に触発されて,知識伝達畳み込みニューラルネットワークを用いた運転タスク認識型SODのベースラインモデルを提案した。 このネットワークでは,知識差を補うために,注意に基づく知識伝達モジュールを構築する。 さらに、複雑なタスク固有のシーンにおけるオブジェクトの詳細な特徴復号を行うために、効率的な境界認識機能復号モジュールを導入する。 ネットワーク全体は知識伝達と機能デコードモジュールを漸進的に統合する。 実験により,提案したデータセットは非常に困難であることが示され,提案手法は,タスク認識型SODの開発を容易にする12の最先端メソッドよりも優れていた。

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