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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