論文の概要: Concealed Object Segmentation with Hierarchical Coherence Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11767v1
• Date: Mon, 22 Jan 2024 09:02:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-23 14:47:21.857597
• Title: Concealed Object Segmentation with Hierarchical Coherence Modeling
• Title（参考訳）: 階層的コヒーレンスモデリングによる物体分割
• Authors: Fengyang Xiao, Pan Zhang, Chunming He, Runze Hu, Yutao Liu
• Abstract要約: 隠れオブジェクトセグメンテーション(COS)のための階層型コヒーレンスモデリング(HCM)セグメンタを提案する。 HCMは、段内コヒーレンスと段間コヒーレンスモジュールを活用することで特徴コヒーレンスを促進する。 低信頼領域の未検出部分を検出するための可逆再校正デコーダも導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.185195569812667
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Concealed object segmentation (COS) is a challenging task that involves localizing and segmenting those concealed objects that are visually blended with their surrounding environments. Despite achieving remarkable success, existing COS segmenters still struggle to achieve complete segmentation results in extremely concealed scenarios. In this paper, we propose a Hierarchical Coherence Modeling (HCM) segmenter for COS, aiming to address this incomplete segmentation limitation. In specific, HCM promotes feature coherence by leveraging the intra-stage coherence and cross-stage coherence modules, exploring feature correlations at both the single-stage and contextual levels. Additionally, we introduce the reversible re-calibration decoder to detect previously undetected parts in low-confidence regions, resulting in further enhancing segmentation performance. Extensive experiments conducted on three COS tasks, including camouflaged object detection, polyp image segmentation, and transparent object detection, demonstrate the promising results achieved by the proposed HCM segmenter.
• Abstract（参考訳）: 認知オブジェクトセグメンテーション(COS)は、周囲の環境と視覚的に混ざり合った隠蔽オブジェクトのローカライズとセグメンテーションを含む、困難なタスクである。 顕著な成功にもかかわらず、既存のcosセグメンタは、非常に隠されたシナリオで完全なセグメンテーション結果を達成するのに苦労している。 本稿では,COSのための階層型コヒーレンスモデリング(HCM)セグメンタを提案し,この不完全セグメンテーションの限界に対処することを目的とする。 具体的には、HCMは、段内コヒーレンスと段間コヒーレンスモジュールを活用することで特徴コヒーレンスを促進し、単段レベルと文脈レベルの特徴相関を探索する。 さらに,低信頼領域の未検出部分を検出するための可逆再校正デコーダを導入し,セグメンテーション性能をさらに向上させる。 3つのcosタスク(camouflaged object detection, polyp image segmentation, transparent object detection)に関する広範な実験は、提案するhcm segmenterによって達成される有望な結果を示している。

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