論文の概要: CamoFA: A Learnable Fourier-based Augmentation for Camouflage Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15660v2
• Date: Tue, 03 Dec 2024 05:45:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:39:12.743627
• Title: CamoFA: A Learnable Fourier-based Augmentation for Camouflage Segmentation
• Title（参考訳）: CamoFA:カモフラージュセグメンテーション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,カモフラーグ型物体検出器と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）: 25.557135220449236
• License:
• 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 models' performance 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 the Fourier transform approach, dubbed CamoFA. 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 instance segmenters by large margins.
• Abstract（参考訳）: カモフラージュされたオブジェクト検出(COD)とカモフラージュされたインスタンスセグメンテーション(CIS)は、それぞれの周囲に混入したオブジェクトを認識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改善するのに役立つ。 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,CamoFA 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、キャ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。 ベルやホイッスルを使わずに,提案手法は,カモフラージュされた物体検出器や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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