論文の概要: DQnet: Cross-Model Detail Querying for Camouflaged Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08296v1
• Date: Fri, 16 Dec 2022 06:23:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 15:31:22.989058
• Title: DQnet: Cross-Model Detail Querying for Camouflaged Object Detection
• Title（参考訳）: dqnet:camouflaged object detectionのためのクロスモデル詳細クエリ
• Authors: Wei Sun, Chengao Liu, Linyan Zhang, Yu Li, Pengxu Wei, Chang Liu, Jialing Zou, Jianbin Jiao, Qixiang Ye
• Abstract要約: カモフラージュされた物体検出のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、完全な対象範囲を無視しながら局所的な識別領域を活性化する傾向がある。 本稿では,CNNの内在的特性から部分的活性化が引き起こされることを論じる。 完全なオブジェクト範囲を活性化できる特徴マップを得るために,クロスモデル詳細クエリネットワーク(DQnet)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.82390534024954
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Camouflaged objects are seamlessly blended in with their surroundings, which brings a challenging detection task in computer vision. Optimizing a convolutional neural network (CNN) for camouflaged object detection (COD) tends to activate local discriminative regions while ignoring complete object extent, causing the partial activation issue which inevitably leads to missing or redundant regions of objects. In this paper, we argue that partial activation is caused by the intrinsic characteristics of CNN, where the convolution operations produce local receptive fields and experience difficulty to capture long-range feature dependency among image regions. In order to obtain feature maps that could activate full object extent, keeping the segmental results from being overwhelmed by noisy features, a novel framework termed Cross-Model Detail Querying network (DQnet) is proposed. It reasons the relations between long-range-aware representations and multi-scale local details to make the enhanced representation fully highlight the object regions and eliminate noise on non-object regions. Specifically, a vanilla ViT pretrained with self-supervised learning (SSL) is employed to model long-range dependencies among image regions. A ResNet is employed to enable learning fine-grained spatial local details in multiple scales. Then, to effectively retrieve object-related details, a Relation-Based Querying (RBQ) module is proposed to explore window-based interactions between the global representations and the multi-scale local details. Extensive experiments are conducted on the widely used COD datasets and show that our DQnet outperforms the current state-of-the-arts.
• Abstract（参考訳）: カモフラージュされた物体は周囲とシームレスに混ざり合っており、コンピュータービジョンにおいて困難な検出タスクをもたらす。 カモフラージュされた物体検出(COD)のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の最適化は、完全な対象範囲を無視しながら局所的な識別領域を活性化する傾向があり、必然的にオブジェクトの欠落または冗長な領域につながる部分的な活性化問題を引き起こす。 本稿では,畳み込み操作が局所受容野を生成し,画像領域間の長距離特徴依存性を捉えにくいcnnの固有特性が部分活性化の原因であると主張する。 完全なオブジェクトの範囲を活性化できる特徴マップを得るため、セグメント結果がノイズの多い特徴に圧倒されることを防ぎ、新しいフレームワークであるクロスモデル詳細クエリネットワーク(dqnet)を提案する。 長距離対応表現とマルチスケール局所詳細の関係から、拡張された表現は対象領域を完全に強調し、非対象領域のノイズを排除する。 具体的には、イメージ領域間の長距離依存関係をモデル化するために、自己教師付き学習(SSL)で事前訓練されたバニラViTを用いる。 ResNetは、複数のスケールできめ細かい空間的詳細を学習するために使用される。 次に,オブジェクト関連の詳細を効果的に検索するために,グローバル表現とマルチスケールローカル詳細との間のウィンドウベースのインタラクションを探索するRBQモジュールを提案する。 広く使われているcodデータセットで広範な実験が行われ、dqnetが現在の最先端よりも優れています。

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