論文の概要: Fast Camouflaged Object Detection via Edge-based Reversible
Re-calibration Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.03216v1
- Date: Fri, 5 Nov 2021 02:03:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-09 00:06:11.794347
- Title: Fast Camouflaged Object Detection via Edge-based Reversible
Re-calibration Network
- Title（参考訳）: エッジベース可逆再校正ネットワークによる高速カモフラージュ物体検出
- Authors: Ge-Peng Ji, Lei Zhu, Mingchen Zhuge, Keren Fu
- Abstract要約: 本稿では,ERRNetと呼ばれるエッジベースの可逆再校正ネットワークを提案する。
Selective Edge Aggregation(SEA)とReversible Re-calibration Unit(RRU)の2つの革新的な設計が特徴である。
実験の結果,ERRNetは3つのCODデータセットと5つの医用画像セグメンテーションデータセットで既存の最先端ベースラインよりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.538512222905087
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Camouflaged Object Detection (COD) aims to detect objects with similar
patterns (e.g., texture, intensity, colour, etc) to their surroundings, and
recently has attracted growing research interest. As camouflaged objects often
present very ambiguous boundaries, how to determine object locations as well as
their weak boundaries is challenging and also the key to this task. Inspired by
the biological visual perception process when a human observer discovers
camouflaged objects, this paper proposes a novel edge-based reversible
re-calibration network called ERRNet. Our model is characterized by two
innovative designs, namely Selective Edge Aggregation (SEA) and Reversible
Re-calibration Unit (RRU), which aim to model the visual perception behaviour
and achieve effective edge prior and cross-comparison between potential
camouflaged regions and background. More importantly, RRU incorporates diverse
priors with more comprehensive information comparing to existing COD models.
Experimental results show that ERRNet outperforms existing cutting-edge
baselines on three COD datasets and five medical image segmentation datasets.
Especially, compared with the existing top-1 model SINet, ERRNet significantly
improves the performance by $\sim$6% (mean E-measure) with notably high speed
(79.3 FPS), showing that ERRNet could be a general and robust solution for the
COD task.
- Abstract（参考訳）: camouflaged object detection (cod) は、周囲に類似したパターン(テクスチャ、強度、色など)を持つ物体を検出することを目的としており、近年は研究の関心が高まっている。
カモフラージュされたオブジェクトは、しばしば非常にあいまいな境界が存在するため、オブジェクトの位置と弱い境界を決定する方法は困難であり、またこのタスクの鍵でもある。
人間の観察者が迷彩された物体を発見する際の生物学的視覚知覚過程に着想を得て,新しいエッジベース可逆再結合ネットワークerrnetを提案する。
本モデルの特徴は,視覚的知覚行動のモデル化と,潜在的なカモフラージュ領域と背景領域の相互比較を目的とした,選択的エッジアグリゲーション(SEA)と可逆的再校正ユニット(RRU)の2つの革新的設計である。
さらに重要なことは、RRUは既存のCODモデルと比較したより包括的な情報で、様々な事前情報を組み込んでいることだ。
実験の結果,ERRNetは3つのCODデータセットと5つの医用画像セグメンテーションデータセットで既存の最先端ベースラインよりも優れていた。
特に、既存の top-1 モデル sinet と比較すると、errnet は cod タスクの汎用的かつ堅牢なソリューションとして、特に高速 (79.3 fps) で $\sim$6% (平均 e-measure) の性能を大幅に改善している。
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