論文の概要: Symmetry-Aware Transformer-based Mirror Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06332v1
• Date: Wed, 13 Jul 2022 16:40:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-14 15:02:47.073525
• Title: Symmetry-Aware Transformer-based Mirror Detection
• Title（参考訳）: 対称アウェア変圧器を用いたミラー検出
• Authors: Tianyu Huang, Bowen Dong, Jiaying Lin, Xiaohui Liu, Rynson W.H. Lau, Wangmeng Zuo
• Abstract要約: デュアルパス・シンメトリ・アウェア・トランスフォーマーを用いたミラー検出ネットワーク(SATNet)を提案する。 SATNetにはSymmetry-Aware Attention Module (SAAM)とContrastとFusion Decoder Module (CFDM)の2つの新しいモジュールが含まれている。 実験の結果,SATNet は RGB と RGB-D の両方のミラー検出法に優れることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.47570468668955
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Mirror detection aims to identify the mirror regions in the given input image. Existing works mainly focus on integrating the semantic features and structural features to mine the similarity and discontinuity between mirror and non-mirror regions, or introducing depth information to help analyze the existence of mirrors. In this work, we observe that a real object typically forms a loose symmetry relationship with its corresponding reflection in the mirror, which is beneficial in distinguishing mirrors from real objects. Based on this observation, we propose a dual-path Symmetry-Aware Transformer-based mirror detection Network (SATNet), which includes two novel modules: Symmetry-Aware Attention Module (SAAM) and Contrast and Fusion Decoder Module (CFDM). Specifically, we first introduce the transformer backbone to model global information aggregation in images, extracting multi-scale features in two paths. We then feed the high-level dual-path features to SAAMs to capture the symmetry relations. Finally, we fuse the dual-path features and refine our prediction maps progressively with CFDMs to obtain the final mirror mask. Experimental results show that SATNet outperforms both RGB and RGB-D mirror detection methods on all available mirror detection datasets.
• Abstract（参考訳）: ミラー検出は、入力画像内のミラー領域を識別することを目的としている。 既存の作品は主に、鏡と非鏡領域の類似性と不連続性を掘り起こすために意味的特徴と構造的特徴を統合すること、鏡の存在を分析するのに役立つ深さ情報の導入に重点を置いている。 本研究では、実物体が鏡の中の対応する反射とゆるい対称性の関係を形成するのが一般的であり、これは実物体と鏡を区別するのに有用である。 そこで本研究では,Symmetry-Aware Attention Module (SAAM) と Contrast と Fusion Decoder Module (CFDM) の2つの新しいモジュールを含む,デュアルパスのSymmetry-Aware Transformer-based mirror detection Network (SATNet) を提案する。 具体的には、まずトランスフォーマーバックボーンを導入し、画像におけるグローバル情報集約をモデル化し、2つのパスでマルチスケールな特徴を抽出する。 次に、高レベルなデュアルパス特徴をSAAMに供給し、対称性の関係を捉える。 最後に、デュアルパス機能を融合し、cfdmsと漸進的に予測マップを洗練し、最終的なミラーマスクを得る。 実験の結果,SATNet は RGB と RGB-D の両方のミラー検出手法より優れていることがわかった。

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