論文の概要: Multi-Projection Fusion and Refinement Network for Salient Object Detection in 360{\deg} Omnidirectional Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12378v1
• Date: Fri, 23 Dec 2022 14:50:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 16:53:27.358165
• Title: Multi-Projection Fusion and Refinement Network for Salient Object Detection in 360{\deg} Omnidirectional Image
• Title（参考訳）: 360{\deg}全方位画像における有向物体検出のためのマルチプロジェクションフュージョン・リファインメントネットワーク
• Authors: Runmin Cong, Ke Huang, Jianjun Lei, Yao Zhao, Qingming Huang, and Sam Kwong
• Abstract要約: 我々は,360度全方位画像中の有向物体を検出するために,MPFR-Net(Multi-Projection Fusion and Refinement Network)を提案する。 MPFR-Netは、等角射影像と対応する4つの立方体展開像を入力として使用する。 2つの全方位データセットの実験結果から,提案手法は定性的かつ定量的に,最先端の手法よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 141.10227079090419
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Salient object detection (SOD) aims to determine the most visually attractive objects in an image. With the development of virtual reality technology, 360{\deg} omnidirectional image has been widely used, but the SOD task in 360{\deg} omnidirectional image is seldom studied due to its severe distortions and complex scenes. In this paper, we propose a Multi-Projection Fusion and Refinement Network (MPFR-Net) to detect the salient objects in 360{\deg} omnidirectional image. Different from the existing methods, the equirectangular projection image and four corresponding cube-unfolding images are embedded into the network simultaneously as inputs, where the cube-unfolding images not only provide supplementary information for equirectangular projection image, but also ensure the object integrity of the cube-map projection. In order to make full use of these two projection modes, a Dynamic Weighting Fusion (DWF) module is designed to adaptively integrate the features of different projections in a complementary and dynamic manner from the perspective of inter and intra features. Furthermore, in order to fully explore the way of interaction between encoder and decoder features, a Filtration and Refinement (FR) module is designed to suppress the redundant information between the feature itself and the feature. Experimental results on two omnidirectional datasets demonstrate that the proposed approach outperforms the state-of-the-art methods both qualitatively and quantitatively.
• Abstract（参考訳）: 局所物体検出(SOD)は、画像中の最も視覚的に魅力的な物体を決定することを目的としている。 仮想現実技術の発展により、360{\deg}の全方位画像が広く使われるようになったが、360{\deg}全方位画像におけるsodタスクは、その厳しい歪みと複雑なシーンのためにほとんど研究されていない。 本稿では,360{\deg}全方位画像中の有向物体を検出するマルチプロジェクション・フュージョン・リファインメント・ネットワーク(MPFR-Net)を提案する。 既存の方法と異なり、等価投影画像と対応する4つの立方体展開画像を同時に入力としてネットワークに埋め込み、立方体展開画像が等角投影画像の補足情報を提供するだけでなく、立方体地図投影のオブジェクト整合性を確保する。 これら2つのプロジェクションモードをフル活用するために、動的重み付け融合(DWF)モジュールは、異なるプロジェクションの特徴を相互および内部の特徴の観点から相補的および動的に適応的に統合するように設計されている。 さらに、エンコーダとデコーダの機能間のインタラクションの方法を完全に探求するために、Filtration and Refinement (FR)モジュールは、機能自体と機能の間の冗長な情報を抑制するように設計されている。 2つの全方向データセットにおける実験結果から,提案手法が定性的および定量的に最先端手法よりも優れていることが示された。

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