論文の概要: CONDA: Condensed Deep Association Learning for Co-Salient Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01021v2
• Date: Wed, 4 Sep 2024 15:25:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 07:49:16.485511
• Title: CONDA: Condensed Deep Association Learning for Co-Salient Object Detection
• Title（参考訳）: CONDA:Co-Salient Object Detectionのためのディープアソシエーション学習
• Authors: Long Li, Nian Liu, Dingwen Zhang, Zhongyu Li, Salman Khan, Rao Anwer, Hisham Cholakkal, Junwei Han, Fahad Shahbaz Khan,
• Abstract要約: 本稿では,深層ネットワークを生のアソシエーションに展開し,それらを深層アソシエーションに変換するディープアソシエーション学習戦略を提案する。 3つのベンチマークデータセットによる実験結果から,提案手法の各種トレーニング設定による顕著な効果が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 136.30039346735833
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Inter-image association modeling is crucial for co-salient object detection. Despite satisfactory performance, previous methods still have limitations on sufficient inter-image association modeling. Because most of them focus on image feature optimization under the guidance of heuristically calculated raw inter-image associations. They directly rely on raw associations which are not reliable in complex scenarios, and their image feature optimization approach is not explicit for inter-image association modeling. To alleviate these limitations, this paper proposes a deep association learning strategy that deploys deep networks on raw associations to explicitly transform them into deep association features. Specifically, we first create hyperassociations to collect dense pixel-pair-wise raw associations and then deploys deep aggregation networks on them. We design a progressive association generation module for this purpose with additional enhancement of the hyperassociation calculation. More importantly, we propose a correspondence-induced association condensation module that introduces a pretext task, i.e. semantic correspondence estimation, to condense the hyperassociations for computational burden reduction and noise elimination. We also design an object-aware cycle consistency loss for high-quality correspondence estimations. Experimental results in three benchmark datasets demonstrate the remarkable effectiveness of our proposed method with various training settings.
• Abstract（参考訳）: 画像間アソシエーションモデリングは、共塩性物体検出に不可欠である。 良好な性能にもかかわらず、以前の手法では十分な画像間関連モデリングに制限がある。 画像特徴の最適化は、画像間関係をヒューリスティックに計算し、画像特徴の最適化に焦点が当てられている。 複雑なシナリオでは信頼できない生のアソシエーションに直接依存しており、画像特徴最適化アプローチは画像間アソシエーションモデリングでは明確ではない。 これらの制約を緩和するため,本論文では,ディープ・ネットワークを生のアソシエーションに展開し,それらをディープ・アソシエーションに明示的に変換するディープ・アソシエーション・ラーニング・ストラテジーを提案する。 具体的には、まずハイパーアソシエーションを作成し、高密度なピクセル対の生のアソシエーションを収集し、その上にディープアグリゲーションネットワークを配置する。 我々は,この目的のために,ハイパーアソシエーション計算をさらに強化したプログレッシブ・アソシエーション・ジェネレーション・モジュールを設計する。 さらに,計算負荷の低減とノイズ除去のためのハイパーアソシエーションを凝縮させるために,意味的対応推定というテキストタスクを導入した対応型アソシエーション・コンデンサモジュールを提案する。 また、高品質な対応推定のためのオブジェクト認識サイクル整合性損失を設計する。 3つのベンチマークデータセットによる実験結果から,提案手法の各種トレーニング設定による顕著な効果が示された。

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