論文の概要: Recursive Contour Saliency Blending Network for Accurate Salient Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13865v2
• Date: Mon, 31 May 2021 02:43:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-01 11:41:13.644671
• Title: Recursive Contour Saliency Blending Network for Accurate Salient Object Detection
• Title（参考訳）: 高精度な残響物体検出のための再帰的輪郭残響ブラインドネットワーク
• Authors: Yi Ke Yun, Chun Wei Tan, Takahiro Tsubono
• Abstract要約: 本研究では,有能な物体検出におけるエッジ品質向上のためのネットワークを設計した。 輪郭と塩分を交換するための輪郭・塩分混合モジュールを提案した。 我々のモデルは軽量で高速で、パラメータはわずか279万、リアルタイム推論は31FPSである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Contour information plays a vital role in salient object detection. However, excessive false positives remain in predictions from existing contour-based models due to insufficient contour-saliency fusion. In this work, we designed a network for better edge quality in salient object detection. We proposed a contour-saliency blending module to exchange information between contour and saliency. We adopted recursive CNN to increase contour-saliency fusion while keeping the total trainable parameters the same. Furthermore, we designed a stage-wise feature extraction module to help the model pick up the most helpful features from previous intermediate saliency predictions. Besides, we proposed two new loss functions, namely Dual Confinement Loss and Confidence Loss, for our model to generate better boundary predictions. Evaluation results on five common benchmark datasets reveal that our model achieves competitive state-of-the-art performance. Last but not least, our model is lightweight and fast, with only 27.9 million parameters and real-time inferencing at 31 FPS.
• Abstract（参考訳）: 輪郭情報は、健全な物体検出において重要な役割を果たす。 しかし、過剰な偽陽性は既存の輪郭モデルからの予測に残っており、輪郭-サリーエンシー融合が不十分である。 本研究では,高度物体検出におけるエッジ品質を改善するネットワークを考案した。 輪郭と塩分情報を交換する輪郭・塩分混合モジュールを提案する。 トータルトレーサブルパラメータを同一に保ちながら,輪郭・サリエンシー融合を促進するために再帰型cnnを採用した。 さらに,従来の中間塩分予測から最も有用な特徴を抽出できるように,段階的な特徴抽出モジュールを設計した。 さらに,本モデルがより良好な境界予測を生成するために,二重閉じ込め損失と信頼損失という2つの新しい損失関数を提案した。 5つの共通ベンチマークデータセットの評価結果から,本モデルが最先端の競争性能を達成できることが判明した。 最後に、我々のモデルは軽量で高速で、パラメータはわずか279万、リアルタイムの推論は31FPSである。

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