論文の概要: Boundary-Guided Camouflaged Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00794v1
• Date: Sat, 2 Jul 2022 10:48:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-05 14:37:37.176149
• Title: Boundary-Guided Camouflaged Object Detection
• Title（参考訳）: 境界誘導カモフラージュ物体検出
• Authors: Yujia Sun, Shuo Wang, Chenglizhao Chen, Tian-Zhu Xiang
• Abstract要約: カモフラージュ物体検出のための新しい境界誘導ネットワーク(BGNet)を提案する。 提案手法は,CODの表現学習をガイドするために,重要かつ余分なオブジェクト関連エッジセマンティクスを探索する。 提案手法は, 正確な境界位置同定を行うために, カモフラージュした物体の検出を促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.937071658007255
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Camouflaged object detection (COD), segmenting objects that are elegantly blended into their surroundings, is a valuable yet challenging task. Existing deep-learning methods often fall into the difficulty of accurately identifying the camouflaged object with complete and fine object structure. To this end, in this paper, we propose a novel boundary-guided network (BGNet) for camouflaged object detection. Our method explores valuable and extra object-related edge semantics to guide representation learning of COD, which forces the model to generate features that highlight object structure, thereby promoting camouflaged object detection of accurate boundary localization. Extensive experiments on three challenging benchmark datasets demonstrate that our BGNet significantly outperforms the existing 18 state-of-the-art methods under four widely-used evaluation metrics. Our code is publicly available at: https://github.com/thograce/BGNet.
• Abstract（参考訳）: カモフラージュされた物体検出(COD: Camouflaged Object Detection)は、エレガントに周囲に混ざり合った物体を分別する手法であり、重要な課題である。 既存のディープラーニング手法は、カモフラージュされたオブジェクトを完全かつ微細なオブジェクト構造で正確に識別することの難しさに陥ることが多い。 そこで本稿では,カモフラージュ物体検出のための境界誘導ネットワーク(BGNet)を提案する。 提案手法では,CODの表現学習を誘導するために,オブジェクト構造を強調させる特徴をモデルに生成させ,精度の高い境界位置検出を行うために,重要かつ余分なオブジェクト関連エッジセマンティクスを探索する。 3つの挑戦的なベンチマークデータセットに対する大規模な実験により、我々のBGNetは、4つの広く使用されている評価指標の下で既存の18の最先端メソッドよりも大幅に優れています。 私たちのコードは、https://github.com/thograce/BGNet.comで公開されています。

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