論文の概要: Advances in Deep Concealed Scene Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11234v2
- Date: Sun, 2 Jul 2023 09:40:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-04 13:43:30.761581
- Title: Advances in Deep Concealed Scene Understanding
- Title（参考訳）: シーン理解の深層化の進展
- Authors: Deng-Ping Fan, Ge-Peng Ji, Peng Xu, Ming-Ming Cheng, Christos
Sakaridis, Luc Van Gool
- Abstract要約: 本研究では,シーン理解の隠蔽を目的としたディープラーニング技術に関する包括的調査を行う。
私たちは隠されたオブジェクトセグメンテーションのための最大かつ最新のベンチマークを提供します。
オープンな問題とCSU研究の方向性について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 145.88351069150943
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Concealed scene understanding (CSU) is a hot computer vision topic aiming to
perceive objects exhibiting camouflage. The current boom in terms of techniques
and applications warrants an up-to-date survey. This can help researchers to
better understand the global CSU field, including both current achievements and
remaining challenges. This paper makes four contributions: (1) For the first
time, we present a comprehensive survey of deep learning techniques aimed at
CSU, including a taxonomy, task-specific challenges, and ongoing developments.
(2) To allow for an authoritative quantification of the state-of-the-art, we
offer the largest and latest benchmark for concealed object segmentation (COS).
(3) To evaluate the generalizability of deep CSU in practical scenarios, we
collect the largest concealed defect segmentation dataset termed CDS2K with the
hard cases from diversified industrial scenarios, on which we construct a
comprehensive benchmark. (4) We discuss open problems and potential research
directions for CSU. Our code and datasets are available at
https://github.com/DengPingFan/CSU, which will be updated continuously to watch
and summarize the advancements in this rapidly evolving field.
- Abstract（参考訳）: Concealed scene Understanding (CSU) は、カモフラージュを呈する物体を知覚することを目的とした、ホットコンピュータビジョンのトピックである。
技術と応用の面での現在のブームは、最新の調査を保証している。
これにより、研究者は現在の成果と残る課題を含むグローバルなCSU分野の理解を深めることができる。
本稿では,(1)CSUを対象とするディープラーニング技術について,分類学,タスク固有の課題,進行中の開発など,総合的な調査を行った。
2)最先端技術の信頼性定量化を可能にするため,隠蔽オブジェクトセグメンテーション(COS)の最大かつ最新のベンチマークを提供する。
3) 実用シナリオにおける深部CSUの一般化性を評価するため,CDS2Kと呼ばれる最大の欠陥セグメントデータセットを多種多様な産業シナリオから収集し,包括的ベンチマークを構築した。
(4) オープン問題とCSU研究の方向性について論じる。
私たちのコードとデータセットはhttps://github.com/DengPingFan/CSUで公開されています。
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