論文の概要: Generalised Co-Salient Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09668v1
• Date: Sat, 20 Aug 2022 12:23:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-23 13:17:49.978398
• Title: Generalised Co-Salient Object Detection
• Title（参考訳）: 一般化された共塩物体検出
• Authors: Jiawei Liu, Jing Zhang, Kaihao Zhang, Nick Barnes
• Abstract要約: Co-salient Object Detection (CoSOD) は、同じ群のすべての画像に共通の正則な物体が存在するという強い仮定を持つ。 ランダムサンプリングに基づく一般CoSODトレーニング(Generalized CoSOD Training: GCT)戦略を提案し,コサリアントオブジェクトのイメージ間欠如の認識をCoSODモデルに再現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.40834687447633
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Conventional co-salient object detection (CoSOD) has a strong assumption that \enquote{a common salient object exists in every image of the same group}. However, the biased assumption contradicts real scenarios where co-salient objects could be partially or completely absent in a group of images. We propose a random sampling based Generalised CoSOD Training (GCT) strategy to distill the awareness of inter-image absence of co-salient object(s) into CoSOD models. In addition, the random sampling process inherent in GCT enables the generation of a high-quality uncertainty map, with which we can further remediate less confident model predictions that are prone to localising non-common salient objects. To evaluate the generalisation ability of CoSOD models, we propose two new testing datasets, namely CoCA-Common and CoCA-Zero, where a common salient object is partially present in the former and completely absent in the latter. Extensive experiments demonstrate that our proposed method significantly improves the generalisation ability of CoSOD models on the two new datasets, while not negatively impacting its performance under the conventional CoSOD setting. Codes are available at https://github.com/Carlisle-Liu/GCoSOD.
• Abstract（参考訳）: 従来のco-salient object detection (CoSOD) は 'enquote{a common salient object' が同じ群のすべての像に存在するという強い仮定を持つ。 しかし、偏りのある仮定は、画像群において共塩性オブジェクトが部分的にあるいは完全に欠落する実際のシナリオと矛盾する。 ランダムサンプリングに基づく一般CoSODトレーニング(Generalized CoSOD Training: GCT)戦略を提案し,コサリアントオブジェクトのイメージ間欠如の認識をCoSODモデルに再現する。 さらに、GCTに固有のランダムサンプリングプロセスにより、高品質の不確実性マップの生成が可能となり、より信頼性の低いモデル予測が、非一般的な正当性オブジェクトのローカライズに支障をきたすおそれがある。 本稿では,cosodモデルの一般化能力を評価するために,coca-commonとcoca-zeroという2つの新しいテストデータセットを提案する。 実験の結果,提案手法は2つの新しいデータセット上でのCoSODモデルの一般化能力を著しく向上するが,従来のCoSOD設定では性能に悪影響を及ぼさないことがわかった。 コードはhttps://github.com/Carlisle-Liu/GCoSOD.comで入手できる。

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