論文の概要: All in One: RGB, RGB-D, and RGB-T Salient Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14746v1
• Date: Thu, 23 Nov 2023 03:34:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 09:49:16.361702
• Title: All in One: RGB, RGB-D, and RGB-T Salient Object Detection
• Title（参考訳）: まとめ:RGB、RGB-D、RGB-T Salient Object Detection
• Authors: Xingzhao Jia, Zhongqiu Zhao, Changlei Dongye, and Zhao Zhang
• Abstract要約: オブジェクト指向物体検出(SOD)は、画像内の最も魅力的な物体を特定することを目的としている。 従来の研究では、個々のデータ型による唾液度検出に焦点が当てられていた。 本稿では,3種類のデータに対する健全なオブジェクト検出タスクに統一されたソリューションを提供する,革新的なモデルフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.417439550842723
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Salient object detection (SOD) aims to identify the most attractive objects within an image. Depending on the type of data being detected, SOD can be categorized into various forms, including RGB, RGB-D (Depth), RGB-T (Thermal) and light field SOD. Previous researches have focused on saliency detection with individual data type. If the RGB-D SOD model is forced to detect RGB-T data it will perform poorly. We propose an innovative model framework that provides a unified solution for the salient object detection task of three types of data (RGB, RGB-D, and RGB-T). The three types of data can be handled in one model (all in one) with the same weight parameters. In this framework, the three types of data are concatenated in an ordered manner within a single input batch, and features are extracted using a transformer network. Based on this framework, we propose an efficient lightweight SOD model, namely AiOSOD, which can detect any RGB, RGB-D, and RGB-T data with high speed (780FPS for RGB data, 485FPS for RGB-D or RGB-T data). Notably, with only 6.25M parameters, AiOSOD achieves excellent performance on RGB, RGB-D, and RGB-T datasets.
• Abstract（参考訳）: 正当性物体検出(SOD)は、画像内の最も魅力的な物体を特定することを目的としている。 検出されるデータの種類によって、SODはRGB、RGB-D(Depth)、RGB-T(Thermal)、光電場SODなど様々な形態に分類できる。 これまでの研究は、個々のデータ型による塩分検出に重点を置いてきた。 RGB-D SODモデルがRGB-Tデータを検出せざるを得ない場合、性能は低下する。 3種類のデータ(rgb, rgb-d, rgb-t)のサルエントオブジェクト検出タスクに対して, 統一解を提供する革新的なモデルフレームワークを提案する。 3種類のデータは、同じ重みパラメータを持つ1つのモデル(すべて1つ)で処理できる。 本フレームワークでは,3種類のデータを単一入力バッチ内で順序的に結合し,トランスフォーマネットワークを用いて特徴を抽出する。 本研究では, 高速でRGB, RGB-D, RGB-Tデータ(RGBデータ780FPS, RGB-D, RGB-Tデータ485FPS)を検出可能な,効率的な軽量SODモデルを提案する。 625万のパラメータだけで、AiOSODはRGB、RGB-D、RGB-Tデータセット上で優れたパフォーマンスを達成する。

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