論文の概要: Semi-Supervised Cross-Modal Salient Object Detection with U-Structure Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04361v1
• Date: Mon, 8 Aug 2022 18:39:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-10 12:40:09.822881
• Title: Semi-Supervised Cross-Modal Salient Object Detection with U-Structure Networks
• Title（参考訳）: u-structure networkを用いた半教師付きクロスモーダルサルエント物体検出
• Authors: Yunqing Bao, Hang Dai, Abdulmotaleb Elsaddik
• Abstract要約: 言語情報を視覚に基づくU-Structureネットワークに組み込むことにより,適切な物体検出作業を実現する。 本稿では,視覚的特徴と言語的特徴を組み合わせるために,効率的なクロスモーダル自己認識(eCMSA)と呼ばれる新しいモジュールを提案する。 ラベル付けの負担を軽減するため,画像キャプションモデルをトレーニングし,半教師付き学習手法を用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.12933868289846
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Salient Object Detection (SOD) is a popular and important topic aimed at precise detection and segmentation of the interesting regions in the images. We integrate the linguistic information into the vision-based U-Structure networks designed for salient object detection tasks. The experiments are based on the newly created DUTS Cross Modal (DUTS-CM) dataset, which contains both visual and linguistic labels. We propose a new module called efficient Cross-Modal Self-Attention (eCMSA) to combine visual and linguistic features and improve the performance of the original U-structure networks. Meanwhile, to reduce the heavy burden of labeling, we employ a semi-supervised learning method by training an image caption model based on the DUTS-CM dataset, which can automatically label other datasets like DUT-OMRON and HKU-IS. The comprehensive experiments show that the performance of SOD can be improved with the natural language input and is competitive compared with other SOD methods.
• Abstract（参考訳）: Salient Object Detection (SOD) は画像中の興味深い領域の正確な検出とセグメンテーションを目的とした人気かつ重要なトピックである。 言語情報と視覚に基づくu-structureネットワークを統合し,オブジェクト検出タスクの高度化を図る。 実験は、ビジュアルラベルと言語ラベルの両方を含む新しく作成されたDUTSクロスモーダル(DUTS-CM)データセットに基づいている。 視覚と言語の特徴を結合し、元のu-structureネットワークの性能を向上させるための、効率的なクロスモーダルセルフアテンション(ecmsa)と呼ばれる新しいモジュールを提案する。 一方,ラベル付けの負担を軽減するため,DUT-OMRONやHKU-ISといった他のデータセットを自動的にラベル付けできるDUTS-CMデータセットに基づいた画像キャプションモデルをトレーニングすることで,半教師付き学習手法を採用する。 総合的な実験により,SODの性能は自然言語入力により向上し,他のSOD法と競合することを示した。

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