論文の概要: CamoFormer: Masked Separable Attention for Camouflaged Object Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06570v1
- Date: Sat, 10 Dec 2022 10:03:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-14 14:56:27.417973
- Title: CamoFormer: Masked Separable Attention for Camouflaged Object Detection
- Title(参考訳): camoformer:camouflaged object detectionのためのマスク付き分離注意
- Authors: Bowen Yin and Xuying Zhang and Qibin Hou and Bo-Yuan Sun and Deng-Ping
Fan and Luc Van Gool
- Abstract要約: カモフラージュされた物体検出のための単純なマスク付き分離型注意(MSA)を提案する。
まず,マルチヘッド・セルフアテンションを3つの部分に分割し,異なるマスキング戦略を用いて,背景からカモフラージュした物体を識別する役割を担っている。
提案手法では,MSAを用いた単純なトップダウンデコーダを用いて,高精度なセグメンテーション結果を得るために,高分解能なセグメンテーション表現を段階的にキャプチャする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 94.2870722866853
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: How to identify and segment camouflaged objects from the background is
challenging. Inspired by the multi-head self-attention in Transformers, we
present a simple masked separable attention (MSA) for camouflaged object
detection. We first separate the multi-head self-attention into three parts,
which are responsible for distinguishing the camouflaged objects from the
background using different mask strategies. Furthermore, we propose to capture
high-resolution semantic representations progressively based on a simple
top-down decoder with the proposed MSA to attain precise segmentation results.
These structures plus a backbone encoder form a new model, dubbed CamoFormer.
Extensive experiments show that CamoFormer surpasses all existing
state-of-the-art methods on three widely-used camouflaged object detection
benchmarks. There are on average around 5% relative improvements over previous
methods in terms of S-measure and weighted F-measure.
- Abstract(参考訳): 背景から迷彩された物体を識別し分割する方法は難しい。
トランスフォーマーのマルチヘッド自己注意にインスパイアされ,カモフラージュされた物体検出のための単純なマスク付き分離注意(MSA)を提示する。
まず,マルチヘッド・セルフアテンションを3つの部分に分け,異なるマスク戦略を用いてカモフラージュされた物体を背景から区別する。
さらに,提案するMSAを用いた単純なトップダウンデコーダに基づいて,高分解能な意味表現を段階的にキャプチャし,正確なセグメンテーション結果を得る。
これらの構造とバックボーンエンコーダは、camoformerと呼ばれる新しいモデルを形成する。
大規模な実験により、CamoFormerは3つの広く使われているCamouflagedオブジェクト検出ベンチマークで、最先端のすべてのメソッドを上回りました。
S測度と重み付きF測度では, 従来法に比べて5%程度改善されている。
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