論文の概要: Partitioned Saliency Ranking with Dense Pyramid Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00236v1
• Date: Tue, 1 Aug 2023 02:33:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 15:39:46.991805
• Title: Partitioned Saliency Ranking with Dense Pyramid Transformers
• Title（参考訳）: 高密度ピラミッドトランスフォーマによる分割塩分ランキング
• Authors: Chengxiao Sun, Yan Xu, Jialun Pei, Haopeng Fang and He Tang
• Abstract要約: サリエンシランキングは、インスタンスレベルのサリエンシの度合いを評価することに焦点を当てた、挑戦的なタスクとして登場した。 従来のアプローチでは、固有の曖昧さを明示的に解決していない有能なインスタンスのランクスコアを直接ソートすることで、サリエンシのランク付けを行っている。 本稿では,非順序の有意なインスタンスをパーティションに分割し,それらのパーティション間の相関に基づいてランク付けするパーティション・バイ・パーティション・パラダイムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.449304130658638
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, saliency ranking has emerged as a challenging task focusing on assessing the degree of saliency at instance-level. Being subjective, even humans struggle to identify the precise order of all salient instances. Previous approaches undertake the saliency ranking by directly sorting the rank scores of salient instances, which have not explicitly resolved the inherent ambiguities. To overcome this limitation, we propose the ranking by partition paradigm, which segments unordered salient instances into partitions and then ranks them based on the correlations among these partitions. The ranking by partition paradigm alleviates ranking ambiguities in a general sense, as it consistently improves the performance of other saliency ranking models. Additionally, we introduce the Dense Pyramid Transformer (DPT) to enable global cross-scale interactions, which significantly enhances feature interactions with reduced computational burden. Extensive experiments demonstrate that our approach outperforms all existing methods. The code for our method is available at \url{https://github.com/ssecv/PSR}.
• Abstract（参考訳）: 近年、インスタンスレベルでの給与の程度を評価することに焦点を当てた課題として、給与ランキングが登場している。 主観的でありながら、人間でさえ、すべての有能な事例の正確な順序を特定するのに苦労する。 従来のアプローチでは、固有の曖昧さを明示的に解決していない有能なインスタンスのランクスコアを直接ソートすることで、サリエンシのランク付けを行っている。 この制限を克服するため,我々は,未注文のsalientインスタンスをパーティショニングに分割し,それらのパーティション間の相関関係に基づいてランク付けするパーティショニングパラダイムを提案する。 分割パラダイムによるランキングは、他のサリエンシーランキングモデルのパフォーマンスを一貫して改善するため、一般的な意味では曖昧さを緩和する。 さらに,大域的なクロススケールインタラクションを実現するために,高密度ピラミッドトランスフォーマ (dpt) を導入する。 広範な実験により、我々のアプローチが既存の手法よりも優れていることが証明された。 我々のメソッドのコードは \url{https://github.com/ssecv/PSR} で入手できる。

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