Fugu-MT 論文翻訳(概要): Pluralistic Salient Object Detection

論文の概要: Pluralistic Salient Object Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02368v1
Date: Wed, 4 Sep 2024 01:38:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-05 20:41:08.423048
Title: Pluralistic Salient Object Detection
Title（参考訳）: 多元的有価物検出
Authors: Xuelu Feng, Yunsheng Li, Dongdong Chen, Chunming Qiao, Junsong Yuan, Lu Yuan, Gang Hua,
Abstract要約: 本稿では,与えられた入力画像に対して,複数の有意な有意な有意な有意な有意な有意な分割結果を生成することを目的とした新しい課題であるPSOD(multiistic Salient Object Detection)を紹介する。新たに設計された評価指標とともに,2つのSODデータセット "DUTS-MM" と "DUS-MQ" を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 108.74650817891984
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We introduce pluralistic salient object detection (PSOD), a novel task aimed at generating multiple plausible salient segmentation results for a given input image. Unlike conventional SOD methods that produce a single segmentation mask for salient objects, this new setting recognizes the inherent complexity of real-world images, comprising multiple objects, and the ambiguity in defining salient objects due to different user intentions. To study this task, we present two new SOD datasets "DUTS-MM" and "DUS-MQ", along with newly designed evaluation metrics. DUTS-MM builds upon the DUTS dataset but enriches the ground-truth mask annotations from three aspects which 1) improves the mask quality especially for boundary and fine-grained structures; 2) alleviates the annotation inconsistency issue; and 3) provides multiple ground-truth masks for images with saliency ambiguity. DUTS-MQ consists of approximately 100K image-mask pairs with human-annotated preference scores, enabling the learning of real human preferences in measuring mask quality. Building upon these two datasets, we propose a simple yet effective pluralistic SOD baseline based on a Mixture-of-Experts (MOE) design. Equipped with two prediction heads, it simultaneously predicts multiple masks using different query prompts and predicts human preference scores for each mask candidate. Extensive experiments and analyses underscore the significance of our proposed datasets and affirm the effectiveness of our PSOD framework.
Abstract（参考訳）: 本稿では,与えられた入力画像に対して,複数の有意な有意な有意な有意な有意な有意な分割結果を生成することを目的とした新しい課題であるPSOD(multiistic Salient Object Detection)を紹介する。従来のサルエントオブジェクトに対して単一セグメンテーションマスクを生成するSOD方式とは異なり、この新しい設定では、複数のオブジェクトからなる実世界の画像の本質的な複雑さと、異なるユーザ意図によるサルエントオブジェクトの定義におけるあいまいさを認識している。そこで本研究では,新しいSODデータセット「DUTS-MM」と「DUS-MQ」を新たに設計した評価指標とともに提示する。 DUTS-MMはDUTSデータセットの上に構築されるが、三つの側面から地道マスクアノテーションを充実させる 1)特に境界やきめ細かな構造物のマスク品質の向上。 2) アノテーションの不整合問題を緩和し,及び 3) 鮮明さと鮮明さを両立させるために, 複数枚の接地トラスマスクを提供する。 DUTS-MQは、約100Kの画像マスク対と人間の注釈付けされた嗜好スコアで構成されており、マスク品質の測定において実際の人間の嗜好を学習することができる。これら2つのデータセットに基づいて,Mixture-of-Experts(MOE)設計に基づく,単純かつ効果的な多元的SODベースラインを提案する。 2つの予測ヘッドを備え、異なるクエリプロンプトを使用して複数のマスクを同時に予測し、各マスク候補に対する人間の選好スコアを予測する。大規模な実験と分析により,提案したデータセットの重要性が明らかにされ,PSODフレームワークの有効性が確認された。

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