論文の概要: High-resolution Iterative Feedback Network for Camouflaged Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11624v1
• Date: Tue, 22 Mar 2022 11:20:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-23 14:15:13.225645
• Title: High-resolution Iterative Feedback Network for Camouflaged Object Detection
• Title（参考訳）: カモフラージュ物体検出のための高分解能反復フィードバックネットワーク
• Authors: Xiaobin Hu, Deng-Ping Fan, Xuebin Qin, Hang Dai, Wenqi Ren, Ying Tai, Chengjie Wang, Ling Shao
• Abstract要約: カモフラージュされたオブジェクトを背景に視覚的に同化させることは、オブジェクト検出アルゴリズムにとって難しい。 エッジやバウンダリのぼやけた視界を生じさせる細部劣化を避けるために,高分解能テクスチャの詳細を抽出することを目的としている。 我々は,高解像度特徴量による低解像度表現を反復的フィードバック方式で洗練する新しいHitNetを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 128.893782016078
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spotting camouflaged objects that are visually assimilated into the background is tricky for both object detection algorithms and humans who are usually confused or cheated by the perfectly intrinsic similarities between the foreground objects and the background surroundings. To tackle this challenge, we aim to extract the high-resolution texture details to avoid the detail degradation that causes blurred vision in edges and boundaries. We introduce a novel HitNet to refine the low-resolution representations by high-resolution features in an iterative feedback manner, essentially a global loop-based connection among the multi-scale resolutions. In addition, an iterative feedback loss is proposed to impose more constraints on each feedback connection. Extensive experiments on four challenging datasets demonstrate that our \ourmodel~breaks the performance bottleneck and achieves significant improvements compared with 29 state-of-the-art methods. To address the data scarcity in camouflaged scenarios, we provide an application example by employing cross-domain learning to extract the features that can reflect the camouflaged object properties and embed the features into salient objects, thereby generating more camouflaged training samples from the diverse salient object datasets The code will be available at https://github.com/HUuxiaobin/HitNet.
• Abstract（参考訳）: 背景に視覚的に同化されているカモフラージュされた物体を見つけることは、物体検出アルゴリズムと、通常、前景の物体と背景の環境との完全な本質的な類似性によって混乱または騙されている人間の両方にとって難しい。 この課題に取り組むため,我々は,エッジやバウンダリのぼやけた視覚を引き起こすディテール劣化を回避するために,高解像度テクスチャの詳細を抽出することを目指している。 我々は,高解像度特徴量による低解像度表現を反復的フィードバック方式で洗練するために,HitNetを導入した。 さらに、各フィードバック接続により多くの制約を課すため、反復的なフィードバック損失が提案される。 4つの挑戦的なデータセットに関する広範囲な実験によって、私たちの \ourmodel~はパフォーマンスボトルネックを解消し、29の最先端のメソッドと比較して大幅な改善を達成しています。 カモフラージュされたシナリオにおけるデータの不足に対処するために、クロスドメイン学習を使用して、カモフラージュされたオブジェクトプロパティを反映できる機能を抽出し、その機能をサルトオブジェクトに埋め込むことで、さまざまなサルトオブジェクトデータセットからカモフラージュされたトレーニングサンプルを生成する。

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