論文の概要: Pyramid Grafting Network for One-Stage High Resolution Saliency Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05041v1
• Date: Mon, 11 Apr 2022 12:22:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-12 16:51:51.725358
• Title: Pyramid Grafting Network for One-Stage High Resolution Saliency Detection
• Title（参考訳）: ピラミッドグラフトネットワークによる1段階高分解能塩分検出
• Authors: Chenxi Xie, Changqun Xia, Mingcan Ma, Zhirui Zhao, Xiaowu Chen and Jia Li
• Abstract要約: 我々は、異なる解像度画像から特徴を独立して抽出する、Praamid Grafting Network (PGNet) と呼ばれるワンステージフレームワークを提案する。 CNNブランチが壊れた詳細情報をよりホモロジーに組み合わせられるように、アテンションベースのクロスモデルグラフティングモジュール (CMGM) が提案されている。 我々は,4K-8K解像度で5,920個の画像を含む超高分解能塩度検出データセットUHRSDを新たに提供した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.013012579688347
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent salient object detection (SOD) methods based on deep neural network have achieved remarkable performance. However, most of existing SOD models designed for low-resolution input perform poorly on high-resolution images due to the contradiction between the sampling depth and the receptive field size. Aiming at resolving this contradiction, we propose a novel one-stage framework called Pyramid Grafting Network (PGNet), using transformer and CNN backbone to extract features from different resolution images independently and then graft the features from transformer branch to CNN branch. An attention-based Cross-Model Grafting Module (CMGM) is proposed to enable CNN branch to combine broken detailed information more holistically, guided by different source feature during decoding process. Moreover, we design an Attention Guided Loss (AGL) to explicitly supervise the attention matrix generated by CMGM to help the network better interact with the attention from different models. We contribute a new Ultra-High-Resolution Saliency Detection dataset UHRSD, containing 5,920 images at 4K-8K resolutions. To our knowledge, it is the largest dataset in both quantity and resolution for high-resolution SOD task, which can be used for training and testing in future research. Sufficient experiments on UHRSD and widely-used SOD datasets demonstrate that our method achieves superior performance compared to the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 近年,ディープニューラルネットワークに基づくsalient object detection (sod)法が注目されている。 しかし,低分解能入力用に設計された既存のSODモデルは,サンプリング深度と受容野の大きさの矛盾により,高分解能画像に不利な結果をもたらす。 本稿では,この矛盾を解決するために,トランスフォーマーとcnnバックボーンを用いて異なる解像度画像から特徴を独立に抽出し,その特徴をトランスフォーマーブランチからcnnブランチにグラフトする,ピラミッドグラフトネットワーク(pgnet)と呼ばれる新しい一段階フレームワークを提案する。 クロスモデルグラフトモジュール (cmgm) の提案により, cnn の分岐部では, 復号処理中の異なるソース特徴により, 分割された詳細な情報をより包括的に結合することが可能となった。 さらに,注意誘導損失(agl)を設計,cmgmが生成する注意行列を明示的に監視し,ネットワークが異なるモデルからの注意とよりよく相互作用できるようにする。 4k-8k解像度で5,920枚の画像を含む超高分解能saliency detection dataset uhrsdを提案する。 我々の知る限り、将来の研究でトレーニングやテストに使用できる高解像度SODタスクの量と解像度において最大のデータセットである。 UHRSDと広く使われているSODデータセットの十分な実験により,本手法は最先端の手法と比較して優れた性能を発揮することが示された。

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