論文の概要: Context-aware Cross-level Fusion Network for Camouflaged Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.12555v1
• Date: Wed, 26 May 2021 14:03:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-27 13:27:44.757880
• Title: Context-aware Cross-level Fusion Network for Camouflaged Object Detection
• Title（参考訳）: カモフラージュ物体検出のためのコンテキスト対応クロスレベル融合ネットワーク
• Authors: Yujia Sun, Geng Chen, Tao Zhou, Yi Zhang, Nian Liu
• Abstract要約: 本稿では,C2F-Net(Context-aware Cross-level Fusion Network)を提案する。 我々のC2F-Netは有効なCODモデルであり、最先端モデルよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.109969322128958
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Camouflaged object detection (COD) is a challenging task due to the low boundary contrast between the object and its surroundings. In addition, the appearance of camouflaged objects varies significantly, e.g., object size and shape, aggravating the difficulties of accurate COD. In this paper, we propose a novel Context-aware Cross-level Fusion Network (C2F-Net) to address the challenging COD task. Specifically, we propose an Attention-induced Cross-level Fusion Module (ACFM) to integrate the multi-level features with informative attention coefficients. The fused features are then fed to the proposed Dual-branch Global Context Module (DGCM), which yields multi-scale feature representations for exploiting rich global context information. In C2F-Net, the two modules are conducted on high-level features using a cascaded manner. Extensive experiments on three widely used benchmark datasets demonstrate that our C2F-Net is an effective COD model and outperforms state-of-the-art models remarkably. Our code is publicly available at: https://github.com/thograce/C2FNet.
• Abstract（参考訳）: カモフラージュされた物体検出(COD)は、物体とその周囲の境界のコントラストが低いため難しい課題である。 さらに、カモフラージュされた物体の外観は、例えば、物体の大きさや形状などによって大きく異なり、正確なCODの難しさが増す。 本稿では,cod課題に対処するために,コンテキスト認識型クロスレベル融合ネットワーク(c2f-net)を提案する。 具体的には,アテンション誘導型クロスレベル核融合モジュール (ACFM) を提案する。 融合した機能は提案されたDual-branch Global Context Module (DGCM)に送られ、リッチなグローバルなコンテキスト情報を利用するためのマルチスケールな特徴表現が得られる。 C2F-Netでは、この2つのモジュールはカスケード方式で高レベルな機能で実行される。 C2F-Netは有効なCODモデルであり、最先端のモデルよりも優れています。 私たちのコードは、https://github.com/thograce/C2FNetで公開されています。

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