論文の概要: Shifting Spotlight for Co-supervision: A Simple yet Efficient Single-branch Network to See Through Camouflage
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08936v1
- Date: Sat, 13 Apr 2024 09:10:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-16 18:03:29.212676
- Title: Shifting Spotlight for Co-supervision: A Simple yet Efficient Single-branch Network to See Through Camouflage
- Title（参考訳）: 共同監督のためのスポットライトのシフト:カモフラージュを通して見るためのシンプルで効率的なシングルブランチネットワーク
- Authors: Yang Hu, Jinxia Zhang, Kaihua Zhang, Yin Yuan,
- Abstract要約: Co-Supervised Spotlight Shifting Network (CS$3$Net)は、コンパクトだが効率的なシングルブランチネットワークである。
私たちの研究は、シフトするスポットライトの下で動物のカモフラージュが容易に明らかにできるという効果を再現しています。
効率のよいCODモデルと比較して、MAC(Multiply-Accumulate)操作を32.13%削減する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.730652720675867
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Efficient and accurate camouflaged object detection (COD) poses a challenge in the field of computer vision. Recent approaches explored the utility of edge information for network co-supervision, achieving notable advancements. However, these approaches introduce an extra branch for complex edge extraction, complicate the model architecture and increases computational demands. Addressing this issue, our work replicates the effect that animal's camouflage can be easily revealed under a shifting spotlight, and leverages it for network co-supervision to form a compact yet efficient single-branch network, the Co-Supervised Spotlight Shifting Network (CS$^3$Net). The spotlight shifting strategy allows CS$^3$Net to learn additional prior within a single-branch framework, obviating the need for resource demanding multi-branch design. To leverage the prior of spotlight shifting co-supervision, we propose Shadow Refinement Module (SRM) and Projection Aware Attention (PAA) for feature refinement and enhancement. To ensure the continuity of multi-scale features aggregation, we utilize the Extended Neighbor Connection Decoder (ENCD) for generating the final predictions. Empirical evaluations on public datasets confirm that our CS$^3$Net offers an optimal balance between efficiency and performance: it accomplishes a 32.13% reduction in Multiply-Accumulate (MACs) operations compared to leading efficient COD models, while also delivering superior performance.
- Abstract（参考訳）: 効率よく正確なカモフラージュされた物体検出(COD)は、コンピュータビジョンの分野において課題となる。
最近のアプローチでは、エッジ情報のネットワーク・コスーパービジョンへの活用を探求し、顕著な進歩を遂げた。
しかし、これらの手法は複雑なエッジ抽出のための余分な分岐を導入し、モデルアーキテクチャを複雑化し、計算要求を増加させる。
この問題に対処するために、我々の研究は、動物のカモフラージュがシフトするスポットライトの下で容易に明らかにできる効果を再現し、それをネットワークのコスーパービジョンとして活用して、コンパクトで効率的なシングルブランチネットワーク(CS$3$Net)を形成する。
スポットライトシフト戦略により、CS$^3$Netは、単一ブランチフレームワーク内で追加の事前学習が可能になり、リソース要求のマルチブランチ設計が不要になる。
スポットライトシフトコスーパービジョンの先行性を活用するため,機能改善と拡張のためのシャドーリファインメントモジュール(SRM)とプロジェクションアウェアアテンション(PAA)を提案する。
マルチスケール機能アグリゲーションの連続性を確保するために,ENCD(Extended Neighbor Connection Decoder)を用いて最終予測を生成する。
CS$^3$Netは効率と性能の最適なバランスを提供しており、効率の良いCODモデルと比較して、MAC(multiply-Accumulate)操作を32.13%削減し、優れたパフォーマンスを提供する。
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