論文の概要: Salient Object Detection in RGB-D Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15482v1
• Date: Tue, 24 Oct 2023 03:18:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 20:41:51.180337
• Title: Salient Object Detection in RGB-D Videos
• Title（参考訳）: RGB-Dビデオにおける局所物体検出
• Authors: Ao Mou, Yukang Lu, Jiahao He, Dingyao Min, Keren Fu, Qijun Zhao
• Abstract要約: 本稿では,データセットとモデルという2つの主要なコントリビューションについて述べる。 現実的な深度を持つ新しいRGB-D VSODデータセットであるRDVSデータセットを構築した。 RGB-D VSODに適した3ストリームネットワークであるDCTNet+を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.509487455943724
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Given the widespread adoption of depth-sensing acquisition devices, RGB-D videos and related data/media have gained considerable traction in various aspects of daily life. Consequently, conducting salient object detection (SOD) in RGB-D videos presents a highly promising and evolving avenue. Despite the potential of this area, SOD in RGB-D videos remains somewhat under-explored, with RGB-D SOD and video SOD (VSOD) traditionally studied in isolation. To explore this emerging field, this paper makes two primary contributions: the dataset and the model. On one front, we construct the RDVS dataset, a new RGB-D VSOD dataset with realistic depth and characterized by its diversity of scenes and rigorous frame-by-frame annotations. We validate the dataset through comprehensive attribute and object-oriented analyses, and provide training and testing splits. Moreover, we introduce DCTNet+, a three-stream network tailored for RGB-D VSOD, with an emphasis on RGB modality and treats depth and optical flow as auxiliary modalities. In pursuit of effective feature enhancement, refinement, and fusion for precise final prediction, we propose two modules: the multi-modal attention module (MAM) and the refinement fusion module (RFM). To enhance interaction and fusion within RFM, we design a universal interaction module (UIM) and then integrate holistic multi-modal attentive paths (HMAPs) for refining multi-modal low-level features before reaching RFMs. Comprehensive experiments, conducted on pseudo RGB-D video datasets alongside our RDVS, highlight the superiority of DCTNet+ over 17 VSOD models and 14 RGB-D SOD models. Ablation experiments were performed on both pseudo and realistic RGB-D video datasets to demonstrate the advantages of individual modules as well as the necessity of introducing realistic depth. Our code together with RDVS dataset will be available at https://github.com/kerenfu/RDVS/.
• Abstract（参考訳）: 奥行き検知装置の普及に伴い、RGB-Dビデオや関連データ/メディアは日常生活の様々な面で大きな注目を集めている。 その結果、RGB-Dビデオにおけるサルエント物体検出(SOD)の実施は、非常に有望で進化する道を示す。 この領域の可能性にもかかわらず、RGB-DビデオにおけるSODは、RGB-D SODとビデオSOD(VSOD)は、伝統的に独立して研究されている。 この新興分野を探求するため,本稿では,データセットとモデルという2つの主要な貢献を行う。 一方,RDVSデータセットは現実的な深度を持つ新しいRGB-D VSODデータセットであり,シーンの多様性とフレーム単位の厳密なアノテーションが特徴である。 包括的属性とオブジェクト指向分析を用いてデータセットを検証し、トレーニングとテストの分割を提供する。 さらに、RGB-D VSODに適した3ストリームネットワークであるDCTNet+を導入し、RGBのモダリティを重視し、奥行きと光の流れを補助モダリティとして扱う。 正確な最終予測のために,有効機能強化,改良,融合を追求するために,マルチモーダルアテンションモジュール (MAM) と改良融合モジュール (RFM) の2つのモジュールを提案する。 RFM内での相互作用と融合を強化するため、我々はUIM(Universal Interaction Module)を設計し、RFMに到達する前にマルチモーダルな低レベル特徴を洗練するための全体的マルチモーダル減衰経路(HMAP)を統合する。 RDVSと共に擬似RGB-Dビデオデータセットを用いて総合実験を行い、DCTNet+が17のVSODモデルと14のRGB-D SODモデルよりも優れていることを示した。 擬似的および現実的なRGB-Dビデオデータセット上でアブレーション実験を行い、個々のモジュールの利点と現実的な深さを導入する必要性を実証した。 私たちのコードとRDVSデータセットはhttps://github.com/kerenfu/RDVS/で利用可能です。

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