論文の概要: Referring Camouflaged Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07532v1
• Date: Tue, 13 Jun 2023 04:15:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 14:58:50.926073
• Title: Referring Camouflaged Object Detection
• Title（参考訳）: カモフラージュ物体検出の参照
• Authors: Xuying Zhang, Bowen Yin, Zheng Lin, Qibin Hou, Deng-Ping Fan, Ming-Ming Cheng
• Abstract要約: カモフラージュによる物体検出(Ref-COD)の問題点について考察する。 R2C7Kと呼ばれる大規模なデータセットは、実世界のシナリオで64のオブジェクトカテゴリをカバーする7Kイメージで構成されています。 我々は、参照情報から共通表現を学習する参照ブランチを持つ、R2CNetと呼ばれる単純だが強力なデュアルブランチフレームワークを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.90911862979355
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we consider the problem of referring camouflaged object detection (Ref-COD), a new task that aims to segment specified camouflaged objects based on some form of reference, e.g., image, text. We first assemble a large-scale dataset, called R2C7K, which consists of 7K images covering 64 object categories in real-world scenarios. Then, we develop a simple but strong dual-branch framework, dubbed R2CNet, with a reference branch learning common representations from the referring information and a segmentation branch identifying and segmenting camouflaged objects under the guidance of the common representations. In particular, we design a Referring Mask Generation module to generate pixel-level prior mask and a Referring Feature Enrichment module to enhance the capability of identifying camouflaged objects. Extensive experiments show the superiority of our Ref-COD methods over their COD counterparts in segmenting specified camouflaged objects and identifying the main body of target objects. Our code and dataset are publicly available at https://github.com/zhangxuying1004/RefCOD.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 画像, テキストなどの参照形態に基づいて, 特定のカモフラージュオブジェクトをセグメント化することを目的とした新しいタスクである, カモフラージュオブジェクト検出(Ref-COD)の参照問題について考察する。 R2C7Kと呼ばれる大規模なデータセットは、実世界のシナリオで64のオブジェクトカテゴリをカバーする7Kイメージで構成されています。 そこで我々は,参照情報から共通表現を学習する参照ブランチと,共用表現の指導の下で共用対象を識別・分割するセグメンテーションブランチを備えた,単純だが強力なデュアルブランチフレームワークR2CNetを開発した。 特に,画素レベルのプリエントマスクを生成するための参照マスク生成モジュールと,カモフラージュされたオブジェクトを識別する能力を高める参照機能強化モジュールを設計した。 ref-cod法が特定のカモフラージュ対象のセグメンテーションや対象対象対象オブジェクトの本体の識別において,cod法よりも優れていることを示す広範な実験を行った。 私たちのコードとデータセットはhttps://github.com/zhangxuying1004/refcodで公開されています。

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