Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unveiling Camouflage: A Learnable Fourier-based Augmentation for Camouflaged Object Detection and Instance Segmentation

論文の概要: Unveiling Camouflage: A Learnable Fourier-based Augmentation for Camouflaged Object Detection and Instance Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15660v1
Date: Tue, 29 Aug 2023 22:43:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-31 15:26:07.171432
Title: Unveiling Camouflage: A Learnable Fourier-based Augmentation for Camouflaged Object Detection and Instance Segmentation
Title（参考訳）: Unveiling Camouflage: Camouflaged Object Detection and Instance Segmentationのための学習可能なフーリエベース拡張
Authors: Minh-Quan Le, Minh-Triet Tran, Trung-Nghia Le, Tam V. Nguyen, Thanh-Toan Do
Abstract要約: 本稿では,camouflaged object detection (COD) とcamouflaged instance segmentation (CIS) の学習可能な拡張法を提案する。提案手法は,カモフラージュされた対象検出器とカモフラーグされたインスタンスセグメンタの性能を大きなマージンで向上させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.41886911999097
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Camouflaged object detection (COD) and camouflaged instance segmentation (CIS) aim to recognize and segment objects that are blended into their surroundings, respectively. While several deep neural network models have been proposed to tackle those tasks, augmentation methods for COD and CIS have not been thoroughly explored. Augmentation strategies can help improve the performance of models by increasing the size and diversity of the training data and exposing the model to a wider range of variations in the data. Besides, we aim to automatically learn transformations that help to reveal the underlying structure of camouflaged objects and allow the model to learn to better identify and segment camouflaged objects. To achieve this, we propose a learnable augmentation method in the frequency domain for COD and CIS via Fourier transform approach, dubbed CamoFourier. Our method leverages a conditional generative adversarial network and cross-attention mechanism to generate a reference image and an adaptive hybrid swapping with parameters to mix the low-frequency component of the reference image and the high-frequency component of the input image. This approach aims to make camouflaged objects more visible for detection and segmentation models. Without bells and whistles, our proposed augmentation method boosts the performance of camouflaged object detectors and camouflaged instance segmenters by large margins.
Abstract（参考訳）: camouflaged object detection (cod) と camouflaged instance segmentation (cis) はそれぞれ周囲にブレンドされたオブジェクトを認識してセグメント化することを目的としている。これらの課題に対処するために、いくつかのディープニューラルネットワークモデルが提案されているが、CODとCISの強化方法は十分に研究されていない。拡張戦略は、トレーニングデータのサイズと多様性を高め、より広い範囲のデータにモデルを公開することによって、モデルのパフォーマンスを向上させるのに役立つ。さらに,カモフラージュされたオブジェクトの基盤構造を明らかにする上で有効な変換を自動的に学習し,カモフラージュされたオブジェクトの識別と分割をモデルが学べるようにすることを目的とする。そこで本研究では,CamoFourier と呼ばれるフーリエ変換手法を用いて,COD と CIS の周波数領域における学習可能な拡張手法を提案する。本手法では,条件付き生成逆数ネットワークとクロスアテンション機構を利用して参照画像を生成し,パラメータと適応ハイブリッドスワップにより参照画像の低周波成分と入力画像の高周波成分を混合する。このアプローチは、カモフラージュされたオブジェクトを検出およびセグメンテーションモデルのためにより可視化することを目的としている。ベルやホイッスルがなければ,提案する拡張法は,カモフラージュ対象検出器やカモフラージュインスタンスセグメンタの性能を,大きなマージンで向上させる。

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