論文の概要: Frequency-Spatial Entanglement Learning for Camouflaged Object Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01686v1
- Date: Tue, 3 Sep 2024 07:58:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 02:30:20.815701
- Title: Frequency-Spatial Entanglement Learning for Camouflaged Object Detection
- Title（参考訳）: カモフラージュ物体検出のための周波数-空間絡み合い学習
- Authors: Yanguang Sun, Chunyan Xu, Jian Yang, Hanyu Xuan, Lei Luo,
- Abstract要約: 既存の手法では、複雑な設計で空間的特徴の識別能力を最大化することにより、画素類似性の影響を減らそうとしている。
本稿では,周波数領域と空間領域の表現を共同で探索し,周波数空間の絡み合い学習(FSEL)手法を提案する。
我々の実験は、広く使われている3つのデータセットにおける包括的量的および質的比較を通じて、21以上の最先端手法によるFSELの優位性を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.426297468968485
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Camouflaged object detection has attracted a lot of attention in computer vision. The main challenge lies in the high degree of similarity between camouflaged objects and their surroundings in the spatial domain, making identification difficult. Existing methods attempt to reduce the impact of pixel similarity by maximizing the distinguishing ability of spatial features with complicated design, but often ignore the sensitivity and locality of features in the spatial domain, leading to sub-optimal results. In this paper, we propose a new approach to address this issue by jointly exploring the representation in the frequency and spatial domains, introducing the Frequency-Spatial Entanglement Learning (FSEL) method. This method consists of a series of well-designed Entanglement Transformer Blocks (ETB) for representation learning, a Joint Domain Perception Module for semantic enhancement, and a Dual-domain Reverse Parser for feature integration in the frequency and spatial domains. Specifically, the ETB utilizes frequency self-attention to effectively characterize the relationship between different frequency bands, while the entanglement feed-forward network facilitates information interaction between features of different domains through entanglement learning. Our extensive experiments demonstrate the superiority of our FSEL over 21 state-of-the-art methods, through comprehensive quantitative and qualitative comparisons in three widely-used datasets. The source code is available at: https://github.com/CSYSI/FSEL.
- Abstract（参考訳）: カモフラージュされた物体検出はコンピュータビジョンにおいて多くの注目を集めている。
主な課題は、カモフラージュされた物体と空間領域の周囲との高度な類似性であり、識別が困難である。
既存の手法は、複雑な設計で空間特徴の識別能力を最大化することで画素類似性の影響を減らそうとしているが、空間領域における特徴の感度と局所性を無視することがしばしばあり、亜最適結果をもたらす。
本稿では、周波数領域と空間領域の表現を共同で探索し、周波数空間の絡み合い学習(FSEL)手法を導入することにより、この問題に対処する新しいアプローチを提案する。
本手法は,表現学習のためのETB(Entanglement Transformer Blocks)と,意味的拡張のためのジョイントドメイン知覚モジュールと,周波数領域と空間領域の機能統合のためのデュアルドメイン逆パーサから構成される。
具体的には、周波数自己アテンションを利用して、異なる周波数帯域間の関係を効果的に特徴づける一方、絡み合いフィードフォワードネットワークは、絡み合い学習を通じて異なるドメインの特徴間の情報相互作用を促進する。
広範囲な実験により、広く使われている3つのデータセットの総合的な量的および定性的な比較を通じて、21の最先端手法よりもFSELの方が優れていることを示した。
ソースコードは、https://github.com/CSYSI/FSEL.comで入手できる。
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