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/2404.08936v2
• Date: Sat, 28 Dec 2024 16:00:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:00:53.491847
• 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, Jiale Huang, Zechao Zhan, Xing Wang,
• Abstract要約: Co-Supervised Spotlight Shifting Network (CS$3$Net)は、光源のシフトがカモフラージュを公開する方法にインスパイアされた、コンパクトな単一ブランチフレームワークである。 我々のスポットライトシフト戦略は、境界線をハイライトする監督信号を生成することで、マルチブランチ設計を置き換える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.498422613977363
• License:
• Abstract: Camouflaged object detection (COD) remains a challenging task in computer vision. Existing methods often resort to additional branches for edge supervision, incurring substantial computational costs. To address this, we propose the Co-Supervised Spotlight Shifting Network (CS$^3$Net), a compact single-branch framework inspired by how shifting light source exposes camouflage. Our spotlight shifting strategy replaces multi-branch designs by generating supervisory signals that highlight boundary cues. Within CS$^3$Net, a Projection Aware Attention (PAA) module is devised to strengthen feature extraction, while the Extended Neighbor Connection Decoder (ENCD) enhances final predictions. Extensive experiments on public datasets demonstrate that CS$^3$Net not only achieves superior performance, but also reduces Multiply-Accumulate operations (MACs) by 32.13% compared to state-of-the-art COD methods, striking an optimal balance between efficiency and effectiveness.
• Abstract（参考訳）: カモフラーゲ型物体検出(COD)はコンピュータビジョンにおいて依然として困難な課題である。 既存の手法は、しばしばエッジの監督のための追加の分岐を頼りにしており、かなりの計算コストがかかる。 これを解決するために,光のシフトがカモフラージュを公開する方法に着想を得た,コンパクトな単一ブランチフレームワークであるCS$3$Netを提案する。 我々のスポットライトシフト戦略は、境界線をハイライトする監督信号を生成することで、マルチブランチ設計を置き換える。 CS$^3$Net内では、プロジェクション・アウェア・アテンション(PAA)モジュールが特徴抽出を強化するために考案され、ENCD(Extended Neighbor Connection Decoder)は最終的な予測を強化する。 公開データセットに関する大規模な実験により、CS$^3$Netは優れたパフォーマンスを達成するだけでなく、最先端のCOD法と比較して、乗算演算(MAC)を32.13%削減し、効率と効率の最適バランスを達成している。

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