論文の概要: Bilateral Reference for High-Resolution Dichotomous Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03407v3
• Date: Mon, 20 May 2024 05:37:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 23:40:18.937892
• Title: Bilateral Reference for High-Resolution Dichotomous Image Segmentation
• Title（参考訳）: 高分解能ジコトコス像の両側参照
• Authors: Peng Zheng, Dehong Gao, Deng-Ping Fan, Li Liu, Jorma Laaksonen, Wanli Ouyang, Nicu Sebe,
• Abstract要約: 高分解能ジコトコス像分割(DIS)のための新しい両側参照フレームワーク(BiRefNet)を導入する。 それは2つの重要な構成要素から構成される: 局在モジュール (LM) と再構成モジュール (RM) と、提案した両側参照 (BiRef) である。 RM内では、画像の階層的パッチがソース参照を提供し、勾配マップがターゲット参照として機能する、再構成プロセスにBiRefを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 109.35828258964557
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a novel bilateral reference framework (BiRefNet) for high-resolution dichotomous image segmentation (DIS). It comprises two essential components: the localization module (LM) and the reconstruction module (RM) with our proposed bilateral reference (BiRef). The LM aids in object localization using global semantic information. Within the RM, we utilize BiRef for the reconstruction process, where hierarchical patches of images provide the source reference and gradient maps serve as the target reference. These components collaborate to generate the final predicted maps. We also introduce auxiliary gradient supervision to enhance focus on regions with finer details. Furthermore, we outline practical training strategies tailored for DIS to improve map quality and training process. To validate the general applicability of our approach, we conduct extensive experiments on four tasks to evince that BiRefNet exhibits remarkable performance, outperforming task-specific cutting-edge methods across all benchmarks. Our codes are available at https://github.com/ZhengPeng7/BiRefNet.
• Abstract（参考訳）: 高分解能ディコトコス像分割(DIS)のための新しい両側参照フレームワーク(BiRefNet)を導入する。 本研究は,2つの基本成分: 局所化モジュール (LM) と再構成モジュール (RM) を, 提案した両側参照 (BiRef) で構成する。 LMはグローバルな意味情報を用いたオブジェクトのローカライゼーションを支援する。 RM内では、画像の階層的パッチがソース参照を提供し、勾配マップがターゲット参照として機能する、再構成プロセスにBiRefを利用する。 これらのコンポーネントは、最終的な予測マップを生成するために協力する。 また,より詳細な領域に焦点を絞るために,補助的な勾配監督を導入する。 さらに、地図の質とトレーニングプロセスを改善するために、Disdisに適した実践的なトレーニング戦略を概説する。 提案手法の汎用性を検証するため,BiRefNetがすべてのベンチマークにおいて,タスク固有の最先端手法よりも優れた性能を示すことを示すため,4つのタスクについて広範な実験を行った。 私たちのコードはhttps://github.com/ZhengPeng7/BiRefNetで公開されています。

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