論文の概要: The Art of Camouflage: Few-shot Learning for Animal Detection and Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07444v3
• Date: Mon, 22 Jan 2024 02:56:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-23 22:03:55.203650
• Title: The Art of Camouflage: Few-shot Learning for Animal Detection and Segmentation
• Title（参考訳）: カモフラージュの芸術:動物検出とセグメンテーションのための小ショット学習
• Authors: Thanh-Danh Nguyen, Anh-Khoa Nguyen Vu, Nhat-Duy Nguyen, Vinh-Tiep Nguyen, Thanh Duc Ngo, Thanh-Toan Do, Minh-Triet Tran, and Tam V. Nguyen
• Abstract要約: 画像中の擬似物体を効率よく検出し, 分割する手法を提案する。 特に、インスタンス三重項損失とインスタンスメモリストレージを導入します。 提案手法は,新たに収集したデータセットの最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.047026366450197
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Camouflaged object detection and segmentation is a new and challenging research topic in computer vision. There is a serious issue of lacking data of camouflaged objects such as camouflaged animals in natural scenes. In this paper, we address the problem of few-shot learning for camouflaged object detection and segmentation. To this end, we first collect a new dataset, CAMO-FS, for the benchmark. We then propose a novel method to efficiently detect and segment the camouflaged objects in the images. In particular, we introduce the instance triplet loss and the instance memory storage. The extensive experiments demonstrated that our proposed method achieves state-of-the-art performance on the newly collected dataset.
• Abstract（参考訳）: camouflaged object detection and segmentationはコンピュータビジョンにおける新しい挑戦的な研究テーマである。 自然の場面では迷彩動物などの迷彩物のデータが欠落しているという深刻な問題がある。 本稿では,カモフラージュ物体検出とセグメンテーションのためのマイズショット学習の課題について述べる。 この目的のために、ベンチマークのためにまず新しいデータセットであるCAMO-FSを収集します。 次に,画像中の擬似物体を効率的に検出し,分割する手法を提案する。 特に、インスタンス三重項損失とインスタンスメモリストレージを導入します。 提案手法は,新たに収集したデータセットの最先端性能を実現することを実証した。

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