論文の概要: Feature Aggregation and Propagation Network for Camouflaged Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00990v1
• Date: Fri, 2 Dec 2022 05:54:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 16:48:54.563062
• Title: Feature Aggregation and Propagation Network for Camouflaged Object Detection
• Title（参考訳）: カモフラージュ物体検出のための特徴集約と伝播ネットワーク
• Authors: Tao Zhou, Yi Zhou, Chen Gong, Jian Yang, Yu Zhang
• Abstract要約: カモフラージュされたオブジェクト検出(COD)は、環境に埋め込まれたカモフラージュされたオブジェクトを検出し、分離することを目的としている。 いくつかのCOD法が開発されているが, 前景オブジェクトと背景環境との固有の類似性により, 依然として不満足な性能に悩まされている。 カモフラージュされた物体検出のための新しい特徴集約・伝播ネットワーク(FAP-Net)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.33180748293329
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Camouflaged object detection (COD) aims to detect/segment camouflaged objects embedded in the environment, which has attracted increasing attention over the past decades. Although several COD methods have been developed, they still suffer from unsatisfactory performance due to the intrinsic similarities between the foreground objects and background surroundings. In this paper, we propose a novel Feature Aggregation and Propagation Network (FAP-Net) for camouflaged object detection. Specifically, we propose a Boundary Guidance Module (BGM) to explicitly model the boundary characteristic, which can provide boundary-enhanced features to boost the COD performance. To capture the scale variations of the camouflaged objects, we propose a Multi-scale Feature Aggregation Module (MFAM) to characterize the multi-scale information from each layer and obtain the aggregated feature representations. Furthermore, we propose a Cross-level Fusion and Propagation Module (CFPM). In the CFPM, the feature fusion part can effectively integrate the features from adjacent layers to exploit the cross-level correlations, and the feature propagation part can transmit valuable context information from the encoder to the decoder network via a gate unit. Finally, we formulate a unified and end-to-end trainable framework where cross-level features can be effectively fused and propagated for capturing rich context information. Extensive experiments on three benchmark camouflaged datasets demonstrate that our FAP-Net outperforms other state-of-the-art COD models. Moreover, our model can be extended to the polyp segmentation task, and the comparison results further validate the effectiveness of the proposed model in segmenting polyps. The source code and results will be released at https://github.com/taozh2017/FAPNet.
• Abstract（参考訳）: camouflaged object detection (cod) は環境に埋め込まれたcamouflaged objectsの検出/配信を目的としている。 いくつかのcod手法が開発されているが、フォアグラウンドオブジェクトと背景の類似性のため、まだ不十分な性能に苦しめられている。 本稿では,カモフラージュ物体検出のためのFAP-Net(Feature Aggregation and Propagation Network)を提案する。 具体的には,境界特性を明示的にモデル化する境界誘導モジュール (BGM) を提案する。 カモフラージュされたオブジェクトのスケール変動を捉えるために,各レイヤからのマルチスケール情報を特徴付けるマルチスケール特徴集合モジュール (MFAM) を提案し,集約された特徴表現を得る。 さらに,クロスレベル核融合・伝播モジュール (CFPM) を提案する。 CFPMにおいて、特徴融合部は、隣接する層からの特徴を効果的に統合してクロスレベル相関を利用することができ、特徴伝搬部は、エンコーダからゲートユニットを介してデコーダネットワークに貴重なコンテキスト情報を送信することができる。 最後に、リッチなコンテキスト情報をキャプチャするために、クロスレベル機能を効果的に融合し、伝播できる統一的でエンドツーエンドのトレーニング可能なフレームワークを定式化します。 3つのベンチマークカモフラージュデータセットに関する広範な実験は、fap-netが他の最先端codモデルよりも優れていることを示している。 さらに,本モデルは,ポリプ分割タスクに拡張可能であり,比較結果は,セグメント分割におけるモデルの有効性をさらに検証する。 ソースコードと結果はhttps://github.com/taozh2017/fapnetで公開される。

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