論文の概要: CoFiNet: Unveiling Camouflaged Objects with Multi-Scale Finesse
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02217v1
- Date: Sat, 3 Feb 2024 17:24:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-06 21:13:01.485759
- Title: CoFiNet: Unveiling Camouflaged Objects with Multi-Scale Finesse
- Title（参考訳）: CoFiNet: マルチスケールフィンスでカモフラージュされたオブジェクトを公開
- Authors: Cunhan Guo and Heyan Huang
- Abstract要約: 本稿では,CoFiNetというカモフラージュ物体検出手法を提案する。
提案手法は,マルチスケールな特徴融合と抽出に重点を置いており,特にモデルのセグメンテーションの有効性に注目している。
CoFiNetは、すべてのデータセットで最先端のパフォーマンスを達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.79770062391987
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Camouflaged Object Detection (COD) is a critical aspect of computer vision
aimed at identifying concealed objects, with applications spanning military,
industrial, medical and monitoring domains. To address the problem of poor
detail segmentation effect, we introduce a novel method for camouflage object
detection, named CoFiNet. Our approach primarily focuses on multi-scale feature
fusion and extraction, with special attention to the model's segmentation
effectiveness for detailed features, enhancing its ability to effectively
detect camouflaged objects. CoFiNet adopts a coarse-to-fine strategy. A
multi-scale feature integration module is laveraged to enhance the model's
capability of fusing context feature. A multi-activation selective kernel
module is leveraged to grant the model the ability to autonomously alter its
receptive field, enabling it to selectively choose an appropriate receptive
field for camouflaged objects of different sizes. During mask generation, we
employ the dual-mask strategy for image segmentation, separating the
reconstruction of coarse and fine masks, which significantly enhances the
model's learning capacity for details. Comprehensive experiments were conducted
on four different datasets, demonstrating that CoFiNet achieves
state-of-the-art performance across all datasets. The experiment results of
CoFiNet underscore its effectiveness in camouflage object detection and
highlight its potential in various practical application scenarios.
- Abstract（参考訳）: camouflaged object detection (cod)は、軍事、産業、医療、監視の領域にまたがるアプリケーションを含む、隠されたオブジェクトの識別を目的としたコンピュータビジョンの重要な側面である。
細かなセグメンテーション効果の低い問題に対処するため、我々はCoFiNetと呼ばれるカモフラージュ物体検出の新しい手法を提案する。
本手法は主にマルチスケール特徴の融合と抽出に重点を置き,詳細な特徴のセグメンテーション効果に着目し,迷彩物体を効果的に検出する能力を高めた。
CoFiNetは粗大な戦略を採用している。
マルチスケールの機能統合モジュールは、コンテキスト機能を融合するモデルの能力を高めるために平均化される。
マルチアクティベーション選択型カーネルモジュールを利用して、モデルにその受容野を自律的に変更する機能を与え、異なるサイズの擬似オブジェクトに対して適切な受容野を選択的に選択できるようにする。
マスク生成では,画像分割のためのデュアルマスク戦略を用い,粗面と微細マスクの再構成を分離することで,詳細な学習能力を大幅に向上させる。
4つの異なるデータセットで総合的な実験を行い、CoFiNetがすべてのデータセットで最先端のパフォーマンスを達成することを示した。
CoFiNetの実験結果は、カモフラージュオブジェクト検出の有効性を裏付け、様々な応用シナリオにおいてその可能性を強調している。
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