論文の概要: M$^3$Net: Multilevel, Mixed and Multistage Attention Network for Salient Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08365v1
• Date: Fri, 15 Sep 2023 12:46:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-18 14:53:46.987085
• Title: M$^3$Net: Multilevel, Mixed and Multistage Attention Network for Salient Object Detection
• Title（参考訳）: m$^3$net:salient object detectionのためのマルチレベル、混合、多段階アテンションネットワーク
• Authors: Yao Yuan, Pan Gao, XiaoYang Tan
• Abstract要約: M$3$Netは、Salient Object Detectionのためのアテンションネットワークである。 マルチレベル特徴間の相互作用を実現するためのクロスアテンションアプローチ。 Mixed Attention Blockは、グローバルレベルとローカルレベルの両方でコンテキストをモデリングすることを目的としている。 集約された特徴をステージごとに最適化するためのマルチレベル監視戦略。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.60675416709486
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most existing salient object detection methods mostly use U-Net or feature pyramid structure, which simply aggregates feature maps of different scales, ignoring the uniqueness and interdependence of them and their respective contributions to the final prediction. To overcome these, we propose the M$^3$Net, i.e., the Multilevel, Mixed and Multistage attention network for Salient Object Detection (SOD). Firstly, we propose Multiscale Interaction Block which innovatively introduces the cross-attention approach to achieve the interaction between multilevel features, allowing high-level features to guide low-level feature learning and thus enhancing salient regions. Secondly, considering the fact that previous Transformer based SOD methods locate salient regions only using global self-attention while inevitably overlooking the details of complex objects, we propose the Mixed Attention Block. This block combines global self-attention and window self-attention, aiming at modeling context at both global and local levels to further improve the accuracy of the prediction map. Finally, we proposed a multilevel supervision strategy to optimize the aggregated feature stage-by-stage. Experiments on six challenging datasets demonstrate that the proposed M$^3$Net surpasses recent CNN and Transformer-based SOD arts in terms of four metrics. Codes are available at https://github.com/I2-Multimedia-Lab/M3Net.
• Abstract（参考訳）: 既存の有能なオブジェクト検出手法の多くは、U-Netまたは特徴ピラミッド構造を用いており、それは単に異なるスケールの特徴マップを集約し、それらの特異性と相互依存性を無視し、最終的な予測へのそれぞれの貢献を無視する。 そこで本稿では,M$^3$Net (Multilevel, Mixed and Multistage attention network for Salient Object Detection (SOD) を提案する。 まず,マルチレベルの特徴間の相互作用を実現するために,クロスアテンション手法を革新的に導入し,高レベルの特徴が低レベルの特徴学習をガイドし,従って有能な領域を拡張できるマルチスケールインタラクションブロックを提案する。 次に,前回のtransformerベースのsod法では,グローバルな自己着眼のみを用いて,複雑な物体の細部を必然的に見過ごしながら,突出領域を探索するという事実を考慮し,混合注意ブロックを提案する。 このブロックは、グローバル・セルフ・アテンションとウィンドウ・セルフアテンションを組み合わせることで、グローバルとローカルの両方のレベルのコンテキストをモデリングし、予測マップの精度をさらに向上させる。 最後に,集約された特徴をステージごとに最適化する多段階監視手法を提案する。 6つの挑戦的なデータセットの実験では、提案されたM$^3$Netが、最近のCNNとTransformerベースのSODアートを4つのメトリクスで上回っている。 コードはhttps://github.com/I2-Multimedia-Lab/M3Netで入手できる。

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