論文の概要: Camouflaged Object Detection with Feature Grafting and Distractor Aware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03943v1
• Date: Sat, 8 Jul 2023 09:37:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 16:28:41.147206
• Title: Camouflaged Object Detection with Feature Grafting and Distractor Aware
• Title（参考訳）: 特徴グラフトと気晴らし認識を用いたカモフラージュ物体検出
• Authors: Yuxuan Song and Xinyue Li and Lin Qi
• Abstract要約: そこで我々は,Camouflaged Object Detectionタスクを処理するために,FDNet(Feature Grafting and Distractor Aware Network)を提案する。 具体的には、CNNとTransformerを使ってマルチスケール画像を並列にエンコードする。 Distractor Aware Moduleは、CODタスクで考えられる2つの障害を明示的にモデル化して、粗いカモフラージュマップを洗練させるように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.791590363932519
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The task of Camouflaged Object Detection (COD) aims to accurately segment camouflaged objects that integrated into the environment, which is more challenging than ordinary detection as the texture between the target and background is visually indistinguishable. In this paper, we proposed a novel Feature Grafting and Distractor Aware network (FDNet) to handle the COD task. Specifically, we use CNN and Transformer to encode multi-scale images in parallel. In order to better explore the advantages of the two encoders, we design a cross-attention-based Feature Grafting Module to graft features extracted from Transformer branch into CNN branch, after which the features are aggregated in the Feature Fusion Module. A Distractor Aware Module is designed to explicitly model the two possible distractors in the COD task to refine the coarse camouflage map. We also proposed the largest artificial camouflaged object dataset which contains 2000 images with annotations, named ACOD2K. We conducted extensive experiments on four widely used benchmark datasets and the ACOD2K dataset. The results show that our method significantly outperforms other state-of-the-art methods. The code and the ACOD2K will be available at https://github.com/syxvision/FDNet.
• Abstract（参考訳）: カモフラーゲ型物体検出(COD)の課題は、ターゲットと背景の間のテクスチャが視覚的に区別できないため、通常の検出よりも難しい環境に統合されたカモフラーゲ型物体を正確に分割することである。 本稿では,CODタスクを処理するために,FDNet(Feature Grafting and Distractor Aware Network)を提案する。 具体的には、CNNとTransformerを使ってマルチスケール画像を並列にエンコードする。 2つのエンコーダの利点をよりよく探究するために、トランスフォーマーブランチから抽出された特徴をcnnブランチにグラフトするために、クロスアテンションベースの特徴グラフトモジュールを設計し、その特徴をfeature fusionモジュールに集約する。 distractor awareモジュールはcodタスクで考えられる2つの邪魔者を明確にモデル化し、粗いカモフラージュマップを洗練するように設計されている。 また,アノテーション付き2000枚の画像を含む最大人工カモフラージュオブジェクトデータセット(ACOD2K)も提案した。 4つのベンチマークデータセットとacod2kデータセットについて広範な実験を行った。 その結果,本手法は他の最先端手法よりも優れていた。 コードとACOD2Kはhttps://github.com/syxvision/FDNetで入手できる。

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