論文の概要: Multi-Scale Iterative Refinement Network for RGB-D Salient Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09574v1
• Date: Mon, 24 Jan 2022 10:33:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-26 01:06:15.403618
• Title: Multi-Scale Iterative Refinement Network for RGB-D Salient Object Detection
• Title（参考訳）: RGB次元高次物体検出のためのマルチスケール反復リファインメントネットワーク
• Authors: Ze-yu Liu, Jian-wei Liu, Xin Zuo, Ming-fei Hu
• Abstract要約: RGB画像の様々なスケールや解像度に、様々な特徴レベルの意味的ギャップがあるため、健全な視覚的手がかりが現れる。 同様のサージェントパターンは、クロスモーダルなディープイメージとマルチスケールバージョンで利用できる。 注意に基づく融合モジュール (ABF) を設計し, 相互相関に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.062058947498447
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The extensive research leveraging RGB-D information has been exploited in salient object detection. However, salient visual cues appear in various scales and resolutions of RGB images due to semantic gaps at different feature levels. Meanwhile, similar salient patterns are available in cross-modal depth images as well as multi-scale versions. Cross-modal fusion and multi-scale refinement are still an open problem in RGB-D salient object detection task. In this paper, we begin by introducing top-down and bottom-up iterative refinement architecture to leverage multi-scale features, and then devise attention based fusion module (ABF) to address on cross-modal correlation. We conduct extensive experiments on seven public datasets. The experimental results show the effectiveness of our devised method
• Abstract（参考訳）: rgb-d情報を活用した広範な研究は、サルエント物体検出に利用されている。 しかし,RGB画像の様々なスケールや解像度には,特徴レベルの意味的ギャップが原因で,有意な視覚的手がかりが現れる。 一方、同様のサルエントパターンはマルチスケール版と同様にクロスモーダル深度画像でも利用可能である。 クロスモーダル融合とマルチスケールリファインメントは、RGB-Dサルエント物体検出タスクにおいて依然として未解決の問題である。 本稿では,マルチスケール機能を活用するためにトップダウンとボトムアップの反復的リファインメントアーキテクチャを導入し,次に注意に基づく融合モジュール(abf)を考案し,クロスモーダル相関に対処する。 7つの公開データセットについて広範な実験を行う。 実験の結果, 提案手法の有効性が示された。

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