論文の概要: ACFNet: Adaptively-Cooperative Fusion Network for RGB-D Salient Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04627v1
• Date: Fri, 10 Sep 2021 02:34:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-13 13:29:28.909113
• Title: ACFNet: Adaptively-Cooperative Fusion Network for RGB-D Salient Object Detection
• Title（参考訳）: ACFNet: RGB-D Salient Object Detectionのための適応協調型核融合ネットワーク
• Authors: Jinchao Zhu
• Abstract要約: 本稿では適応的協調型核融合ネットワーク(ACFNet)を提案する。 異なるオブジェクトに対して、異なるタイプの畳み込みによって生成された特徴は、セグメンテーション最適化のためのゲート機構によって強化または抑制される。 RGB-D SODデータセット上で行った十分な実験は、提案するネットワークが18の最先端アルゴリズムに対して好適に動作することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The reasonable employment of RGB and depth data show great significance in promoting the development of computer vision tasks and robot-environment interaction. However, there are different advantages and disadvantages in the early and late fusion of the two types of data. Besides, due to the diversity of object information, using a single type of data in a specific scenario tends to result in semantic misleading. Based on the above considerations, we propose an adaptively-cooperative fusion network (ACFNet) with ResinRes structure for salient object detection. This structure is designed to flexibly utilize the advantages of feature fusion in early and late stages. Secondly, an adaptively-cooperative semantic guidance (ACG) scheme is designed to suppress inaccurate features in the guidance phase. Further, we proposed a type-based attention module (TAM) to optimize the network and enhance the multi-scale perception of different objects. For different objects, the features generated by different types of convolution are enhanced or suppressed by the gated mechanism for segmentation optimization. ACG and TAM optimize the transfer of feature streams according to their data attributes and convolution attributes, respectively. Sufficient experiments conducted on RGB-D SOD datasets illustrate that the proposed network performs favorably against 18 state-of-the-art algorithms.
• Abstract（参考訳）: RGBと深度データの合理的な利用は、コンピュータビジョンタスクとロボット環境相互作用の開発を促進する上で非常に重要である。 しかしながら、この2つのタイプのデータの早期および後期の融合には、異なる利点とデメリットがある。 さらに、オブジェクト情報の多様性のため、特定のシナリオで単一のタイプのデータを使用すると、セマンティックな誤解を招く傾向がある。 そこで本研究では, レジンレス構造を有する適応協調型核融合ネットワーク (acfnet) を提案する。 この構造は、初期および後期に特徴融合の利点を柔軟に活用するよう設計されている。 第2に,acg(adaptively-cooperative semantic guidance)スキームは,誘導フェーズにおける不正確な特徴を抑制するように設計されている。 さらに,タイプベースアテンションモジュール(TAM)を提案し,ネットワークを最適化し,異なるオブジェクトのマルチスケール認識を強化する。 異なるオブジェクトに対して、異なるタイプの畳み込みによって生成された特徴は、セグメンテーション最適化のためのゲート機構によって強化または抑制される。 ACGとTAMは、それぞれデータ属性と畳み込み属性に従って、機能ストリームの転送を最適化する。 RGB-D SODデータセット上で行った十分な実験は、提案するネットワークが18の最先端アルゴリズムに対して良好に動作することを示す。

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