論文の概要: Adaptive Guidance Learning for Camouflaged Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02824v2
• Date: Tue, 7 May 2024 02:17:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 13:00:13.493898
• Title: Adaptive Guidance Learning for Camouflaged Object Detection
• Title（参考訳）: カモフラージュ物体検出のための適応誘導学習
• Authors: Zhennan Chen, Xuying Zhang, Tian-Zhu Xiang, Ying Tai,
• Abstract要約: 本稿では,適応型誘導学習ネットワーク「textitAGLNet」を提案する。 広く使用されている3つのCODベンチマークデータセットの実験により,提案手法が大幅な性能向上を実現することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.777432551429396
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Camouflaged object detection (COD) aims to segment objects visually embedded in their surroundings, which is a very challenging task due to the high similarity between the objects and the background. To address it, most methods often incorporate additional information (e.g., boundary, texture, and frequency clues) to guide feature learning for better detecting camouflaged objects from the background. Although progress has been made, these methods are basically individually tailored to specific auxiliary cues, thus lacking adaptability and not consistently achieving high segmentation performance. To this end, this paper proposes an adaptive guidance learning network, dubbed \textit{AGLNet}, which is a unified end-to-end learnable model for exploring and adapting different additional cues in CNN models to guide accurate camouflaged feature learning. Specifically, we first design a straightforward additional information generation (AIG) module to learn additional camouflaged object cues, which can be adapted for the exploration of effective camouflaged features. Then we present a hierarchical feature combination (HFC) module to deeply integrate additional cues and image features to guide camouflaged feature learning in a multi-level fusion manner.Followed by a recalibration decoder (RD), different features are further aggregated and refined for accurate object prediction. Extensive experiments on three widely used COD benchmark datasets demonstrate that the proposed method achieves significant performance improvements under different additional cues, and outperforms the recent 20 state-of-the-art methods by a large margin. Our code will be made publicly available at: \textcolor{blue}{{https://github.com/ZNan-Chen/AGLNet}}.
• Abstract（参考訳）: カモフラージュされた物体検出(COD)は、周囲に視覚的に埋め込まれた物体を分割することを目的としている。 この問題に対処するために、ほとんどの手法は、背景から偽装された物体をよりよく検出するための特徴学習を導くために追加情報(境界、テクスチャ、周波数ヒントなど)を組み込むことが多い。 進歩はあったものの、これらの手法は基本的に特定の補助的手段に個別に適合しており、適応性に欠け、高いセグメンテーション性能が得られない。 そこで本論文では,CNNモデルに異なる追加手法を探索し,適応させることにより,正確なキャモフラーグ付き特徴学習を導出するための一貫したエンド・ツー・エンド学習モデルである「textit{AGLNet}」という適応型ガイダンス学習ネットワークを提案する。 具体的には、まず、簡単な追加情報生成(AIG)モジュールを設計し、効果的なカモフラージュ特徴の探索に適応できる追加のカモフラーグオブジェクトキューを学習する。 次に,多段階融合方式でカモフラージュした特徴学習を誘導するために,追加の手がかりと画像特徴を深く統合する階層的特徴結合 (HFC) モジュールを提案する。 広範に使用されている3つのCODベンチマークデータセットに対する大規模な実験により、提案手法は異なる追加手法で大幅な性能向上を実現し、最近の20の最先端手法を大きなマージンで上回る結果となった。 私たちのコードは、次のように公開されます。

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