論文の概要: Joint Learning of Salient Object Detection, Depth Estimation and Contour Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04895v1
• Date: Wed, 9 Mar 2022 17:20:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-10 16:22:54.605424
• Title: Joint Learning of Salient Object Detection, Depth Estimation and Contour Extraction
• Title（参考訳）: 健全物体検出・深さ推定・輪郭抽出の連成学習
• Authors: Xiaoqi Zhao, Youwei Pang, Lihe Zhang and Huchuan Lu
• Abstract要約: RGB-D Salient Object Detection (SOD) のための新しいマルチタスク・マルチモーダルフィルタトランス (MMFT) ネットワークを提案する。 具体的には、深度推定、健全な物体検出、輪郭推定の3つの相補的なタスクを統合する。マルチタスク機構は、タスク認識の特徴を補助タスクから学習するためのモデルを促進する。 実験の結果、複数のデータセット上での深度に基づくRGB-D SOD法をはるかに上回るだけでなく、高品質の深度マップと塩分濃度を同時に正確に予測できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.43066633305662
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Benefiting from color independence, illumination invariance and location discrimination attributed by the depth map, it can provide important supplemental information for extracting salient objects in complex environments. However, high-quality depth sensors are expensive and can not be widely applied. While general depth sensors produce the noisy and sparse depth information, which brings the depth-based networks with irreversible interference. In this paper, we propose a novel multi-task and multi-modal filtered transformer (MMFT) network for RGB-D salient object detection (SOD). Specifically, we unify three complementary tasks: depth estimation, salient object detection and contour estimation. The multi-task mechanism promotes the model to learn the task-aware features from the auxiliary tasks. In this way, the depth information can be completed and purified. Moreover, we introduce a multi-modal filtered transformer (MFT) module, which equips with three modality-specific filters to generate the transformer-enhanced feature for each modality. The proposed model works in a depth-free style during the testing phase. Experiments show that it not only significantly surpasses the depth-based RGB-D SOD methods on multiple datasets, but also precisely predicts a high-quality depth map and salient contour at the same time. And, the resulted depth map can help existing RGB-D SOD methods obtain significant performance gain.
• Abstract（参考訳）: 色独立性,照度不変性,深度マップによる位置識別により,複雑な環境下での塩物抽出に重要な補足情報を提供することができる。 しかし、高品質な深度センサーは高価であり、広くは適用できない。 一般的な深度センサはノイズとスパース深度情報を生成するため、深度に基づくネットワークは不可逆的な干渉をもたらす。 本稿では,RGB-D Salient Object Detection (SOD) のための新しいマルチタスク・マルチモーダルフィルタトランス (MMFT) ネットワークを提案する。 具体的には,深度推定,サルエント物体検出,輪郭推定の3つの補完タスクを統合する。 マルチタスク機構は、補助タスクからタスク認識機能を学ぶためのモデルを促進する。 これにより、深度情報を完了して浄化することができる。 さらに,マルチモーダルフィルタトランス(mft)モジュールを導入し,各モダリティに対してトランスフォーマティ固有のフィルタを3つ装備し,トランスフォーマティ特性を生成する。 提案したモデルは,テストフェーズ中にディープフリー方式で動作する。 実験の結果、複数のデータセット上での深度に基づくRGB-D SOD法をはるかに上回るだけでなく、高品質の深度マップと塩分濃度を同時に正確に予測できることがわかった。 また,既存のRGB-D SOD法の性能向上に寄与する。

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