論文の概要: Transformer-based Network for RGB-D Saliency Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.00582v1
• Date: Wed, 1 Dec 2021 15:53:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-02 14:55:19.385490
• Title: Transformer-based Network for RGB-D Saliency Detection
• Title（参考訳）: RGB-D比重検出のためのトランスフォーマーネットワーク
• Authors: Yue Wang, Xu Jia, Lu Zhang, Yuke Li, James Elder, Huchuan Lu
• Abstract要約: RGB-Dサリエンシ検出の鍵は、2つのモードにわたる複数のスケールで情報を完全なマイニングとヒューズすることである。 コンバータは機能融合と機能拡張の両面において高い有効性を示す一様操作であることを示す。 提案するネットワークは,最先端のRGB-D値検出手法に対して良好に動作する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.6665619584628
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: RGB-D saliency detection integrates information from both RGB images and depth maps to improve prediction of salient regions under challenging conditions. The key to RGB-D saliency detection is to fully mine and fuse information at multiple scales across the two modalities. Previous approaches tend to apply the multi-scale and multi-modal fusion separately via local operations, which fails to capture long-range dependencies. Here we propose a transformer-based network to address this issue. Our proposed architecture is composed of two modules: a transformer-based within-modality feature enhancement module (TWFEM) and a transformer-based feature fusion module (TFFM). TFFM conducts a sufficient feature fusion by integrating features from multiple scales and two modalities over all positions simultaneously. TWFEM enhances feature on each scale by selecting and integrating complementary information from other scales within the same modality before TFFM. We show that transformer is a uniform operation which presents great efficacy in both feature fusion and feature enhancement, and simplifies the model design. Extensive experimental results on six benchmark datasets demonstrate that our proposed network performs favorably against state-of-the-art RGB-D saliency detection methods.
• Abstract（参考訳）: RGB-Dサリエンシ検出は、RGB画像と深度マップの両方の情報を統合し、課題のある条件下でのサリエント領域の予測を改善する。 RGB-Dサリエンシ検出の鍵は、2つのモードにわたる複数のスケールでの情報の完全なマイニングとヒューズである。 従来のアプローチでは、ローカル操作によって個別にマルチスケールとマルチモーダルの融合を適用する傾向があり、長距離の依存関係を捉えることができない。 本稿では,この問題に対処するトランスフォーマーネットワークを提案する。 提案アーキテクチャは,トランスフォーマーをベースとした内部モード機能拡張モジュール (TWFEM) とトランスフォーマーをベースとした機能融合モジュール (TFFM) の2つのモジュールから構成される。 TFFMは、複数のスケールと2つのモードを同時に全ての位置から統合することで、十分な特徴融合を行う。 TWFEMは、TFFM前と同じモードで、他のスケールから補完情報を選択し、統合することによって、各スケールの機能を強化する。 トランスフォーマは,機能融合と機能拡張の両方において大きな効果を示し,モデル設計を単純化する一様操作であることを示す。 6つのベンチマークデータセットの広範な実験結果から,提案ネットワークは最先端のrgb-dサリエンシー検出手法に対して好適に機能することが示された。

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