論文の概要: FocusDiffuser: Perceiving Local Disparities for Camouflaged Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13133v1
• Date: Thu, 18 Jul 2024 03:45:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 18:53:59.357121
• Title: FocusDiffuser: Perceiving Local Disparities for Camouflaged Object Detection
• Title（参考訳）: FocusDiffuser:カモフラーゲ型物体検出のための局所的差異の認識
• Authors: Jianwei Zhao, Xin Li, Fan Yang, Qiang Zhai, Ao Luo, Zicheng Jiao, Hong Cheng,
• Abstract要約: 本研究では,カモフラージュされた物体の検出と解釈を,生成モデルがいかに向上させるかを検討するために,新しい拡散モデルであるFocusDiffuserを提案する。 提案実験により,FocusDiffuserは生成的視点から,カモフラージュされた物体検出の課題に効果的に対処できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.41770092932024
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting objects seamlessly blended into their surroundings represents a complex task for both human cognitive capabilities and advanced artificial intelligence algorithms. Currently, the majority of methodologies for detecting camouflaged objects mainly focus on utilizing discriminative models with various unique designs. However, it has been observed that generative models, such as Stable Diffusion, possess stronger capabilities for understanding various objects in complex environments; Yet their potential for the cognition and detection of camouflaged objects has not been extensively explored. In this study, we present a novel denoising diffusion model, namely FocusDiffuser, to investigate how generative models can enhance the detection and interpretation of camouflaged objects. We believe that the secret to spotting camouflaged objects lies in catching the subtle nuances in details. Consequently, our FocusDiffuser innovatively integrates specialized enhancements, notably the Boundary-Driven LookUp (BDLU) module and Cyclic Positioning (CP) module, to elevate standard diffusion models, significantly boosting the detail-oriented analytical capabilities. Our experiments demonstrate that FocusDiffuser, from a generative perspective, effectively addresses the challenge of camouflaged object detection, surpassing leading models on benchmarks like CAMO, COD10K and NC4K.
• Abstract（参考訳）: 物体が周囲にシームレスに混ざり合っていることを検出することは、人間の認知能力と高度な人工知能アルゴリズムの両方にとって複雑なタスクである。 現在、カモフラージュされた物体を検出する手法の大半は、様々なユニークなデザインを持つ識別モデルの利用に重点を置いている。 しかし, 安定拡散のような生成モデルは, 複雑な環境下での様々な物体の理解能力が強く, カモフラージュされた物体の認識と検出の可能性は広く研究されていない。 本研究では,カモフラージュされた物体の検出と解釈を,生成モデルがいかに向上させるかを検討するために,新しい微分拡散モデルであるFocusDiffuserを提案する。 カモフラージュされた物体を見つける秘密は、細部において微妙なニュアンスを捉えることにあると我々は信じている。 その結果、FocusDiffuserは、特にBundary-Driven LookUp(BDLU)モジュールとCyclic Positioning(CP)モジュールを革新的に統合し、標準拡散モデルを高め、ディテール指向の分析能力を著しく向上させました。 実験の結果,FocusDiffuserは,CAMO, COD10K, NC4Kなどのベンチマークにおいて, カモフラージュされたオブジェクト検出の課題に効果的に対処していることがわかった。

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