論文の概要: Improving Camouflaged Object Detection with the Uncertainty of Pseudo-edge Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15606v1
• Date: Fri, 29 Oct 2021 08:15:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-01 14:33:06.342015
• Title: Improving Camouflaged Object Detection with the Uncertainty of Pseudo-edge Labels
• Title（参考訳）: 擬似端ラベルの不確かさによるカモフラージュ物体検出の改善
• Authors: Nobukatsu Kajiura, Hong Liu, Shin'ichi Satoh
• Abstract要約: 本稿では,背景に隠された物体を検出するタスクであるCOD(camouflaged object detection)に焦点を当てた。 予測されたカモフラージュマップを改良するために,複数の視覚的手がかり,すなわち有意性,エッジをフル活用する新しいフレームワークを提案する。 各種CODデータセットに対する実験により,既存の最先端手法よりも優れた性能で本手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.948627323889774
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper focuses on camouflaged object detection (COD), which is a task to detect objects hidden in the background. Most of the current COD models aim to highlight the target object directly while outputting ambiguous camouflaged boundaries. On the other hand, the performance of the models considering edge information is not yet satisfactory. To this end, we propose a new framework that makes full use of multiple visual cues, i.e., saliency as well as edges, to refine the predicted camouflaged map. This framework consists of three key components, i.e., a pseudo-edge generator, a pseudo-map generator, and an uncertainty-aware refinement module. In particular, the pseudo-edge generator estimates the boundary that outputs the pseudo-edge label, and the conventional COD method serves as the pseudo-map generator that outputs the pseudo-map label. Then, we propose an uncertainty-based module to reduce the uncertainty and noise of such two pseudo labels, which takes both pseudo labels as input and outputs an edge-accurate camouflaged map. Experiments on various COD datasets demonstrate the effectiveness of our method with superior performance to the existing state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,背景に隠された物体を検出するタスクであるCOD(camouflaged object detection)に焦点を当てた。 現在のCODモデルは、曖昧なカモフラージュ境界を出力しながら、ターゲットオブジェクトを直接ハイライトすることを目的としている。 一方,エッジ情報を考慮したモデルの性能はまだ十分ではない。 そこで本研究では,複数の視覚的手がかり,すなわち有意性やエッジをフル活用して,予測されたカモフラージュマップを改良するフレームワークを提案する。 このフレームワークは、3つのキーコンポーネント、すなわち擬似エッジジェネレータ、擬似マップジェネレータ、不確実性認識モジュールで構成されている。 特に、擬似エッジ生成器は擬似エッジラベルを出力する境界を推定し、従来のCOD法は擬似マップラベルを出力する擬似マップ生成器として機能する。 そこで我々は,これら2つの擬似ラベルの不確実性とノイズを低減し,擬似ラベルを入力とし,エッジ精度のカモフラージュマップを出力する不確実性に基づくモジュールを提案する。 各種CODデータセットに対する実験により,既存の最先端手法よりも優れた性能で本手法の有効性が示された。

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