論文の概要: TRACER: Extreme Attention Guided Salient Object Tracing Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07380v1
• Date: Tue, 14 Dec 2021 13:20:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-15 16:01:27.757236
• Title: TRACER: Extreme Attention Guided Salient Object Tracing Network
• Title（参考訳）: TRACER: 極端に注意を向けた有能な物体追跡ネットワーク
• Authors: Min Seok Lee, WooSeok Shin, and Sung Won Han
• Abstract要約: 本稿では,注意誘導型トレーシングモジュールを組み込んで,鮮明なエッジで有意な物体を検出するTRACERを提案する。 13の既存手法との比較により、TRACERは5つのベンチマークデータセットで最先端のパフォーマンスを達成することが明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2434811678562676
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing studies on salient object detection (SOD) focus on extracting distinct objects with edge information and aggregating multi-level features to improve SOD performance. To achieve satisfactory performance, the methods employ refined edge information and low multi-level discrepancy. However, both performance gain and computational efficiency cannot be attained, which has motivated us to study the inefficiencies in existing encoder-decoder structures to avoid this trade-off. We propose TRACER, which detects salient objects with explicit edges by incorporating attention guided tracing modules. We employ a masked edge attention module at the end of the first encoder using a fast Fourier transform to propagate the refined edge information to the downstream feature extraction. In the multi-level aggregation phase, the union attention module identifies the complementary channel and important spatial information. To improve the decoder performance and computational efficiency, we minimize the decoder block usage with object attention module. This module extracts undetected objects and edge information from refined channels and spatial representations. Subsequently, we propose an adaptive pixel intensity loss function to deal with the relatively important pixels unlike conventional loss functions which treat all pixels equally. A comparison with 13 existing methods reveals that TRACER achieves state-of-the-art performance on five benchmark datasets. In particular, TRACER-Efficient3 (TE3) outperforms LDF, an existing method while requiring 1.8x fewer learning parameters and less time; TE3 is 5x faster.
• Abstract（参考訳）: salient object detection(sod)に関するこれまでの研究は、エッジ情報による異なるオブジェクトの抽出と、sodパフォーマンスを改善するためにマルチレベル機能を集約することに焦点を当てている。 良好な性能を達成するため、改良されたエッジ情報と低マルチレベル不一致を用いる。 しかし、性能向上と計算効率の両面で達成できないため、既存のエンコーダ・デコーダ構造の非効率性について研究する動機となった。 本稿では,注意誘導型トレーシングモジュールを組み込んで,鮮明なエッジで有意な物体を検出するTRACERを提案する。 高速フーリエ変換を用いて,第1エンコーダの終端にマスク付きエッジアテンションモジュールを用いて,改良されたエッジ情報を下流特徴抽出に伝達する。 多レベルアグリゲーションフェーズでは、ユニオンアテンションモジュールは補完チャネルと重要な空間情報を特定する。 デコーダの性能と計算効率を向上させるため、オブジェクトアテンションモジュールによるデコーダブロックの使用を最小化する。 このモジュールは、洗練されたチャネルと空間表現から未検出のオブジェクトとエッジ情報を抽出する。 次に,全ての画素を等しく扱う従来の損失関数とは異なり,比較的重要な画素を扱う適応画素強度損失関数を提案する。 既存の13のメソッドと比較すると、トレーサは5つのベンチマークデータセットで最先端のパフォーマンスを達成している。 特に TRACER-Efficient3 (TE3) は LDF よりも優れており、既存のメソッドでは 1.8 倍の学習パラメータと時間の短縮が必要であり、TE3 は 5 倍高速である。

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