論文の概要: C$^{4}$Net: Contextual Compression and Complementary Combination Network for Salient Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.11887v1
• Date: Fri, 22 Oct 2021 16:14:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-25 15:36:16.571493
• Title: C$^{4}$Net: Contextual Compression and Complementary Combination Network for Salient Object Detection
• Title（参考訳）: C$^{4}$Net:Salient Object Detectionのためのコンテキスト圧縮と補完結合ネットワーク
• Authors: Hazarapet Tunanyan
• Abstract要約: 機能結合は、乗算や加算のような他の組み合わせ方法よりもうまく機能することを示す。 また、共同特徴学習は、処理中の情報共有のため、より良い結果をもたらす。
• 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: Deep learning solutions of the salient object detection problem have achieved great results in recent years. The majority of these models are based on encoders and decoders, with a different multi-feature combination. In this paper, we show that feature concatenation works better than other combination methods like multiplication or addition. Also, joint feature learning gives better results, because of the information sharing during their processing. We designed a Complementary Extraction Module (CEM) to extract necessary features with edge preservation. Our proposed Excessiveness Loss (EL) function helps to reduce false-positive predictions and purifies the edges with other weighted loss functions. Our designed Pyramid-Semantic Module (PSM) with Global guiding flow (G) makes the prediction more accurate by providing high-level complementary information to shallower layers. Experimental results show that the proposed model outperforms the state-of-the-art methods on all benchmark datasets under three evaluation metrics.
• Abstract（参考訳）: 健全な物体検出問題のディープラーニングソリューションは,近年,大きな成果を上げている。 これらのモデルの大部分はエンコーダとデコーダに基づいており、異なるマルチ機能の組み合わせがある。 本稿では,乗法や加算法といった他の組み合わせ法よりも特徴連結が有効であることを示す。 また、共同機能学習は、処理中の情報共有により、よりよい結果をもたらす。 エッジ保存で必要な特徴を抽出するための補完抽出モジュール(CEM)を設計した。 提案する過剰損失(el)関数は偽陽性の予測を減少させ,他の重み付き損失関数でエッジを純化する。 我々の設計したGlobal guiding Flow(G)を用いたピラミッド・セマンティック・モジュール(PSM)は,より浅い層に高レベルな補完情報を提供することにより,予測をより正確にする。 実験結果から,提案モデルでは,3つの評価基準の下で,すべてのベンチマークデータセット上で最先端の手法よりも優れた結果が得られた。

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