論文の概要: Zero-Shot Co-salient Object Detection Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05499v3
• Date: Fri, 12 Jan 2024 01:28:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-16 00:04:37.620350
• Title: Zero-Shot Co-salient Object Detection Framework
• Title（参考訳）: Zero-Shot Co-Salient Object Detection Framework
• Authors: Haoke Xiao and Lv Tang and Bo Li and Zhiming Luo and Shaozi Li
• Abstract要約: トレーニングプロセスなしでこれらのモデルを利用する最初のゼロショットCoSODフレームワークを紹介します。 広く使われているデータセット上でのフレームワークの性能を評価し、印象的な結果を観察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.427903909974646
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Co-salient Object Detection (CoSOD) endeavors to replicate the human visual system's capacity to recognize common and salient objects within a collection of images. Despite recent advancements in deep learning models, these models still rely on training with well-annotated CoSOD datasets. The exploration of training-free zero-shot CoSOD frameworks has been limited. In this paper, taking inspiration from the zero-shot transfer capabilities of foundational computer vision models, we introduce the first zero-shot CoSOD framework that harnesses these models without any training process. To achieve this, we introduce two novel components in our proposed framework: the group prompt generation (GPG) module and the co-saliency map generation (CMP) module. We evaluate the framework's performance on widely-used datasets and observe impressive results. Our approach surpasses existing unsupervised methods and even outperforms fully supervised methods developed before 2020, while remaining competitive with some fully supervised methods developed before 2022.
• Abstract（参考訳）: Co-salient Object Detection (CoSOD)は、人間の視覚システムの能力を再現して、画像のコレクション内の共通かつ健全なオブジェクトを認識する。 近年のディープラーニングモデルの発展にもかかわらず、これらのモデルはよく注釈付きCoSODデータセットによるトレーニングに依存している。 トレーニングフリーのゼロショットCoSODフレームワークの探索は制限されている。 本稿では,基礎となるコンピュータビジョンモデルのゼロショット転送機能からインスピレーションを得て,これらのモデルを利用した最初のゼロショットCoSODフレームワークを提案する。 これを実現するため,提案フレームワークではグループプロンプト生成(gpg)モジュールと協調マップ生成(cmp)モジュールという2つの新しいコンポーネントを導入する。 広く使われているデータセット上でのフレームワークの性能を評価し、印象的な結果を観察する。 提案手法は,既存の非教師付き手法を上回り,2020年以前に開発された完全監督型手法を上回ってさえも2022年以前に開発された完全監督型手法との競争力を維持している。

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