論文の概要: When Super-Resolution Meets Camouflaged Object Detection: A Comparison Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04370v1
• Date: Tue, 8 Aug 2023 16:17:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-09 12:05:34.153321
• Title: When Super-Resolution Meets Camouflaged Object Detection: A Comparison Study
• Title（参考訳）: 超解像におけるカモフラーゲ型物体検出 : 比較検討
• Authors: Juan Wen, Shupeng Cheng, Peng Xu, Bowen Zhou, Radu Timofte, Weiyan Hou, Luc Van Gool
• Abstract要約: Super Resolution (SR) と Camouflaged Object Detection (COD) は、コンピュータビジョンにおける様々なジョイントアプリケーションとのホットトピックである。 我々は、一般的なCODデータセット上で異なる超解像法をベンチマークする。 SR法により処理されたCODデータを用いて,異なるCODモデルのロバスト性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 135.19004496785408
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Super Resolution (SR) and Camouflaged Object Detection (COD) are two hot topics in computer vision with various joint applications. For instance, low-resolution surveillance images can be successively processed by super-resolution techniques and camouflaged object detection. However, in previous work, these two areas are always studied in isolation. In this paper, we, for the first time, conduct an integrated comparative evaluation for both. Specifically, we benchmark different super-resolution methods on commonly used COD datasets, and meanwhile, we evaluate the robustness of different COD models by using COD data processed by SR methods. Our goal is to bridge these two domains, discover novel experimental phenomena, summarize new experim.
• Abstract（参考訳）: Super Resolution (SR) と Camouflaged Object Detection (COD) は、コンピュータビジョンにおける様々なジョイントアプリケーションとのホットトピックである。 例えば、低解像度の監視画像は、超高解像度技術と擬似物体検出によって順次処理することができる。 しかし、以前の研究では、この2つの領域は常に孤立して研究されている。 本稿では, 両者の総合的な比較評価を初めて実施する。 具体的には,一般的なcodデータセット上で異なる超解像法をベンチマークし,sr法で処理したcodデータを用いて,異なるcodモデルのロバスト性を評価する。 私たちの目標は、これらの2つの領域を橋渡し、新しい実験現象を発見し、新しい経験をまとめることです。

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