論文の概要: CamoDiffusion: Camouflaged Object Detection via Conditional Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17932v1
• Date: Mon, 29 May 2023 07:49:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 15:48:09.872246
• Title: CamoDiffusion: Camouflaged Object Detection via Conditional Diffusion Models
• Title（参考訳）: camodiffusion:条件拡散モデルによるカモフラージュ物体検出
• Authors: Zhongxi Chen, Ke Sun, Xianming Lin, Rongrong Ji
• Abstract要約: カモフラーゲ型物体検出(COD)は、カモフラーゲ型物体とその周囲の類似性が高いため、コンピュータビジョンにおいて難しい課題である。 本研究では,CODを拡散モデルを利用した条件付きマスク生成タスクとして扱う新しいパラダイムを提案する。 カモ拡散(CamoDiffusion)と呼ばれる本手法では,拡散モデルのデノナイズプロセスを用いてマスクの雑音を反復的に低減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.93652777646233
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Camouflaged Object Detection (COD) is a challenging task in computer vision due to the high similarity between camouflaged objects and their surroundings. Existing COD methods primarily employ semantic segmentation, which suffers from overconfident incorrect predictions. In this paper, we propose a new paradigm that treats COD as a conditional mask-generation task leveraging diffusion models. Our method, dubbed CamoDiffusion, employs the denoising process of diffusion models to iteratively reduce the noise of the mask. Due to the stochastic sampling process of diffusion, our model is capable of sampling multiple possible predictions from the mask distribution, avoiding the problem of overconfident point estimation. Moreover, we develop specialized learning strategies that include an innovative ensemble approach for generating robust predictions and tailored forward diffusion methods for efficient training, specifically for the COD task. Extensive experiments on three COD datasets attest the superior performance of our model compared to existing state-of-the-art methods, particularly on the most challenging COD10K dataset, where our approach achieves 0.019 in terms of MAE.
• Abstract（参考訳）: カモフラーゲ型物体検出(COD)は、カモフラーゲ型物体とその周囲の類似性が高いため、コンピュータビジョンにおいて難しい課題である。 既存のCOD法は主にセマンティックセグメンテーションを採用しており、これは過度に信頼できない誤った予測に悩まされている。 本稿では,CODを拡散モデルを利用した条件付きマスク生成タスクとして扱う新しいパラダイムを提案する。 カモ拡散(CamoDiffusion)と呼ばれる本手法では,拡散モデルを用いてマスクの雑音を反復的に低減する。 拡散の確率的サンプリングプロセスにより,マスク分布から可能な複数の予測をサンプリングすることができ,過信点推定の問題を回避することができる。 さらに,ロバストな予測を生成するための革新的アンサンブル手法,特にcodタスクのための効率的なトレーニングのための適応型前方拡散法など,専門的な学習戦略を開発した。 3つのCODデータセットに対する大規模な実験は、既存の最先端手法、特に最も困難なCOD10Kデータセットと比較して、我々のモデルの性能が優れていることを証明している。

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