論文の概要: Global-Local Aggregation with Deformable Point Sampling for Camouflaged Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12048v1
• Date: Tue, 22 Nov 2022 06:43:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 18:01:27.895172
• Title: Global-Local Aggregation with Deformable Point Sampling for Camouflaged Object Detection
• Title（参考訳）: カモフラージュ物体検出のための変形点サンプリングによるグローバルローカルアグリゲーション
• Authors: Minhyeok Lee, Suhwan Cho, Chaewon Park, Dogyoon Lee, Jungho Lee, Sangyoun Lee
• Abstract要約: カモフラージュされた物体検出(COD)は、医療、救命、および反軍事分野で注目を集めている。 本稿では,デフォルマブルポイントサンプリング手法を用いた新しいグローバルアグリゲーションアーキテクチャを提案する。 提案手法は,3つの一般的なデータセットを用いて評価し,最先端の性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.028135242344494
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The camouflaged object detection (COD) task aims to find and segment objects that have a color or texture that is very similar to that of the background. Despite the difficulties of the task, COD is attracting attention in medical, lifesaving, and anti-military fields. To overcome the difficulties of COD, we propose a novel global-local aggregation architecture with a deformable point sampling method. Further, we propose a global-local aggregation transformer that integrates an object's global information, background, and boundary local information, which is important in COD tasks. The proposed transformer obtains global information from feature channels and effectively extracts important local information from the subdivided patch using the deformable point sampling method. Accordingly, the model effectively integrates global and local information for camouflaged objects and also shows that important boundary information in COD can be efficiently utilized. Our method is evaluated on three popular datasets and achieves state-of-the-art performance. We prove the effectiveness of the proposed method through comparative experiments.
• Abstract（参考訳）: camouflaged object detection(cod)タスクは、背景と非常に似た色やテクスチャを持つオブジェクトを見つけて、セグメンテーションすることを目的としている。 任務の難しさにもかかわらず、CODは医療、救命、反軍事分野で注目を集めている。 我々は,CODの難しさを克服するために,変形可能な点サンプリング手法を用いたグローバルな集約アーキテクチャを提案する。 さらに,CODタスクにおいて重要なオブジェクトのグローバル情報,背景情報,境界情報を統合するグローバルローカルアグリゲーション変換器を提案する。 提案した変換器は特徴チャネルからグローバル情報を取得し,変形点サンプリング法を用いて分割パッチから重要なローカル情報を効果的に抽出する。 これにより、カモフラージュオブジェクトのグローバルおよびローカル情報を効果的に統合するとともに、codにおける重要な境界情報を有効に活用できることを示す。 提案手法は,3つの一般的なデータセットを用いて評価し,最先端の性能を実現する。 提案手法の有効性を比較実験により検証した。

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