論文の概要: Salient Object Detection via Dynamic Scale Routing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13821v1
• Date: Tue, 25 Oct 2022 08:01:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 14:56:15.007607
• Title: Salient Object Detection via Dynamic Scale Routing
• Title（参考訳）: 動的スケールルーティングによる局所物体検出
• Authors: Zhenyu Wu, Shuai Li, Chenglizhao Chen, Hong Qin, Aimin Hao
• Abstract要約: 本稿では,「動的」なスケールルーティング(新しいアイデアとして)について紹介する。 結果として、既存の機能のバックボーンに直接適合するジェネリックなプラグインが生まれます。 DPConvベースのエンコーダを最適に適合させるために,自己適応型双方向デコーダの設計を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.26677215668959
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent research advances in salient object detection (SOD) could largely be attributed to ever-stronger multi-scale feature representation empowered by the deep learning technologies. The existing SOD deep models extract multi-scale features via the off-the-shelf encoders and combine them smartly via various delicate decoders. However, the kernel sizes in this commonly-used thread are usually "fixed". In our new experiments, we have observed that kernels of small size are preferable in scenarios containing tiny salient objects. In contrast, large kernel sizes could perform better for images with large salient objects. Inspired by this observation, we advocate the "dynamic" scale routing (as a brand-new idea) in this paper. It will result in a generic plug-in that could directly fit the existing feature backbone. This paper's key technical innovations are two-fold. First, instead of using the vanilla convolution with fixed kernel sizes for the encoder design, we propose the dynamic pyramid convolution (DPConv), which dynamically selects the best-suited kernel sizes w.r.t. the given input. Second, we provide a self-adaptive bidirectional decoder design to accommodate the DPConv-based encoder best. The most significant highlight is its capability of routing between feature scales and their dynamic collection, making the inference process scale-aware. As a result, this paper continues to enhance the current SOTA performance. Both the code and dataset are publicly available at https://github.com/wuzhenyubuaa/DPNet.
• Abstract（参考訳）: 近年のサルエント物体検出 (SOD) の進歩は, 深層学習技術によって強化された, 絶え間ないマルチスケール特徴表現によるものである。 既存のSODディープモデルは、オフザシェルフエンコーダを介してマルチスケール機能を抽出し、様々な繊細なデコーダを介してスマートに組み合わせる。 しかし、このよく使われるスレッドのカーネルサイズは通常「修正」される。 我々の新しい実験では、小型のカーネルが小さなサルエントオブジェクトを含むシナリオで好まれることが観察された。 対照的に、大きなカーネルサイズは、大きなサルエントオブジェクトを持つ画像に対してよりよく機能する。 この観察に触発されて,本稿では(新しいアイデアとして)ダイナミックなスケールルーティングを提唱する。 その結果、既存の機能バックボーンに直接適合するジェネリックプラグインが生成される。 この論文の重要な技術的革新は2つある。 まず,固定化されたカーネルサイズを持つバニラ畳み込みを用いてエンコーダ設計を行う代わりに,与えられた入力に対して最適なカーネルサイズを動的に選択する動的ピラミッド畳み込み(DPConv)を提案する。 第2に,dpconvベースのエンコーダに最適な自己適応型双方向デコーダ設計を提案する。 最も重要な点は、機能スケールと動的コレクションをルーティングする能力であり、推論プロセスをスケール認識する。 その結果,本論文は現在のSOTA性能を向上し続けている。 コードとデータセットはhttps://github.com/wuzhenyubuaa/DPNetで公開されている。

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