論文の概要: Activation to Saliency: Forming High-Quality Labels for Unsupervised Salient Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03650v2
• Date: Wed, 8 Dec 2021 05:53:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-09 11:56:19.588354
• Title: Activation to Saliency: Forming High-Quality Labels for Unsupervised Salient Object Detection
• Title（参考訳）: 正当性への活性化:教師なし正当性物体検出のための高品質ラベル形成
• Authors: Huajun Zhou and Peijia Chen and Lingxiao Yang and Jianhuang Lai and Xiaohua Xie
• Abstract要約: 本稿では,高品質なサリエンシキューを効果的に生成する2段階アクティベーション・ツー・サリエンシ(A2S)フレームワークを提案する。 トレーニングプロセス全体において、私たちのフレームワークにヒューマンアノテーションは関与していません。 本フレームワークは,既存のUSOD法と比較して高い性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.92703325989853
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised Salient Object Detection (USOD) is of paramount significance for both industrial applications and downstream tasks. Existing deep-learning (DL) based USOD methods utilize some low-quality saliency predictions extracted by several traditional SOD methods as saliency cues, which mainly capture some conspicuous regions in images. Furthermore, they refine these saliency cues with the assistant of semantic information, which is obtained from some models trained by supervised learning in other related vision tasks. In this work, we propose a two-stage Activation-to-Saliency (A2S) framework that effectively generates high-quality saliency cues and uses these cues to train a robust saliency detector. More importantly, no human annotations are involved in our framework during the whole training process. In the first stage, we transform a pretrained network (MoCo v2) to aggregate multi-level features to a single activation map, where an Adaptive Decision Boundary (ADB) is proposed to assist the training of the transformed network. To facilitate the generation of high-quality pseudo labels, we propose a loss function to enlarges the feature distances between pixels and their means. In the second stage, an Online Label Rectifying (OLR) strategy updates the pseudo labels during the training process to reduce the negative impact of distractors. In addition, we construct a lightweight saliency detector using two Residual Attention Modules (RAMs), which refine the high-level features using the complementary information in low-level features, such as edges and colors. Extensive experiments on several SOD benchmarks prove that our framework reports significant performance compared with existing USOD methods. Moreover, training our framework on 3000 images consumes about 1 hour, which is over 30x faster than previous state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 非教師対象物検出(USOD)は産業アプリケーションと下流タスクの両方において最重要課題である。 既存のディープラーニング(DL)に基づくUDD法では、従来のSOD法によって抽出されたいくつかの低品質な唾液率予測を、主に画像の顕著な領域を捉えている。 さらに,他の視覚タスクで教師付き学習によって訓練されたモデルから得られた意味情報のアシスタントを用いて,これらのサリエンシー手がかりを洗練する。 本研究では,高品質な塩分濃度検出手段を効果的に生成する2段階活性化塩分濃度(A2S)フレームワークを提案する。 さらに重要なのは、トレーニングプロセス全体において、私たちのフレームワークにヒューマンアノテーションは関与していません。 第1段階では、事前学習されたネットワーク(moco v2)を、変換されたネットワークのトレーニングを支援するために適応決定境界(adb)が提案される単一のアクティベーションマップに集約する。 高品質な擬似ラベルの生成を容易にするために,画素とその手段間の特徴距離を拡大する損失関数を提案する。 第2段階では、オンラインラベル修正(OLR)戦略がトレーニングプロセス中に擬似ラベルを更新し、邪魔者のネガティブな影響を減らす。 さらに,2つのRAM(Residual Attention Modules)を用いて,エッジやカラーなどの低レベルの特徴を補完する情報を用いて,高レベルの特徴を洗練する軽量なサリエンシ検出器を構築した。 いくつかのSODベンチマークの大規模な実験により、既存のUSOD法と比較して、我々のフレームワークは大きな性能を報告している。 さらに,3000枚の画像上でのフレームワークのトレーニングには1時間程度かかり,従来の最先端の手法よりも30倍以上高速である。

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