論文の概要: Referring Camouflaged Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07532v2
• Date: Tue, 11 Jul 2023 05:15:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-12 18:10:35.705932
• 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: Ref-COD は、特定のカモフラージュされたオブジェクトを、サルエントターゲットオブジェクトによる参照画像の小さなセットに基づいて分割することを目的としている。 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。
• 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: We consider the problem of referring camouflaged object detection (Ref-COD), a new task that aims to segment specified camouflaged objects based on a small set of referring images with salient target objects. 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 embedding the common representations of target objects from referring images 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 specified 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）: そこで本稿では,対象対象物体の少ない参照画像群に基づいて,特定対象物体を分割することを目的とした新しいタスクであるcamouflaged object detection (ref-cod) 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。 次に、r2cnetと呼ばれる単純かつ強力なデュアルブランチフレームワークを開発し、参照画像から対象オブジェクトの共通表現を埋め込んだ参照ブランチと、共通の表現の指導のもとに迷彩されたオブジェクトの識別とセグメント化を行うセグメンテーションブランチを組み込む。 特に,画素レベルの先行マスクを生成する参照マスク生成モジュールと,特定の迷彩物体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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