論文の概要: Specificity-preserving RGB-D Saliency Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08162v1
• Date: Wed, 18 Aug 2021 14:14:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-19 14:37:43.478138
• Title: Specificity-preserving RGB-D Saliency Detection
• Title（参考訳）: RGB-D比例値検出
• Authors: Tao Zhou, Huazhu Fu, Geng Chen, Yi Zhou, Deng-Ping Fan, Ling Shao
• Abstract要約: 本稿では,RGB-Dサリエンシ検出のための特異性保存ネットワーク(SP-Net)を提案する。 2つのモダリティ特化ネットワークと共有学習ネットワークを採用し、個別および共有唾液マップを生成する。 6つのベンチマークデータセットの実験では、SP-Netは他の最先端の手法よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 103.3722116992476
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: RGB-D saliency detection has attracted increasing attention, due to its effectiveness and the fact that depth cues can now be conveniently captured. Existing works often focus on learning a shared representation through various fusion strategies, with few methods explicitly considering how to preserve modality-specific characteristics. In this paper, taking a new perspective, we propose a specificity-preserving network (SP-Net) for RGB-D saliency detection, which benefits saliency detection performance by exploring both the shared information and modality-specific properties (e.g., specificity). Specifically, two modality-specific networks and a shared learning network are adopted to generate individual and shared saliency maps. A cross-enhanced integration module (CIM) is proposed to fuse cross-modal features in the shared learning network, which are then propagated to the next layer for integrating cross-level information. Besides, we propose a multi-modal feature aggregation (MFA) module to integrate the modality-specific features from each individual decoder into the shared decoder, which can provide rich complementary multi-modal information to boost the saliency detection performance. Further, a skip connection is used to combine hierarchical features between the encoder and decoder layers. Experiments on six benchmark datasets demonstrate that our SP-Net outperforms other state-of-the-art methods. Code is available at: https://github.com/taozh2017/SPNet.
• Abstract（参考訳）: rgb-dサリエンシー検出は、その有効性と深さの手がかりを便利に捉えることができるため、注目を集めている。 既存の作品は、様々な融合戦略を通じて共有表現を学習することに焦点を当てることが多いが、モダリティ特有の特性を保存する方法を明示的に検討する手法はほとんどない。 本稿では,RGB-D唾液度検出のための特異性保存ネットワーク(SP-Net)を提案する。 具体的には,2つのモダリティ特化ネットワークと共有学習ネットワークを用いて,個別および共有塩分マップを生成する。 cross-enhanced integration module (cim) は、共有学習ネットワークにクロスモーダル機能を融合するために提案されている。 さらに,各デコーダのモダリティ固有の特徴を共有デコーダに統合するマルチモーダル特徴集約(MFA)モジュールを提案する。 さらに、エンコーダ層とデコーダ層の間の階層的特徴を組み合わせるためにスキップ接続を用いる。 6つのベンチマークデータセットの実験では、SP-Netは他の最先端手法よりも優れています。 コードはhttps://github.com/taozh2017/spnet。

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