論文の概要: Localization, balance and affinity: a stronger multifaceted collaborative salient object detector in remote sensing images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23991v1
- Date: Thu, 31 Oct 2024 14:50:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-01 17:03:06.949204
- Title: Localization, balance and affinity: a stronger multifaceted collaborative salient object detector in remote sensing images
- Title（参考訳）: 位置、バランス、親和性:リモートセンシング画像におけるより強力な多面的協調唾液物検出装置
- Authors: Yakun Xie, Suning Liu, Hongyu Chen, Shaohan Cao, Huixin Zhang, Dejun Feng, Qian Wan, Jun Zhu, Qing Zhu,
- Abstract要約: ORSIにおいて,LBA-MCNetと呼ばれる,より強力な多面協調型サリエント物体検出器を提案する。
このネットワークは、ターゲットの正確な位置決め、詳細な機能のバランス、画像レベルのグローバルコンテキスト情報のモデリングに重点を置いている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.06927394483275
- License:
- Abstract: Despite significant advancements in salient object detection(SOD) in optical remote sensing images(ORSI), challenges persist due to the intricate edge structures of ORSIs and the complexity of their contextual relationships. Current deep learning approaches encounter difficulties in accurately identifying boundary features and lack efficiency in collaboratively modeling the foreground and background by leveraging contextual features. To address these challenges, we propose a stronger multifaceted collaborative salient object detector in ORSIs, termed LBA-MCNet, which incorporates aspects of localization, balance, and affinity. The network focuses on accurately locating targets, balancing detailed features, and modeling image-level global context information. Specifically, we design the Edge Feature Adaptive Balancing and Adjusting(EFABA) module for precise edge localization, using edge features to guide attention to boundaries and preserve spatial details. Moreover, we design the Global Distributed Affinity Learning(GDAL) module to model global context. It captures global context by generating an affinity map from the encoders final layer, ensuring effective modeling of global patterns. Additionally, deep supervision during deconvolution further enhances feature representation. Finally, we compared with 28 state of the art approaches on three publicly available datasets. The results clearly demonstrate the superiority of our method.
- Abstract（参考訳）: 光学式リモートセンシング画像(ORSI)におけるSODの顕著な進歩にもかかわらず、ORSIの複雑なエッジ構造とそれらのコンテキスト関係の複雑さにより、課題は持続する。
現在のディープラーニングアプローチでは、境界特徴を正確に識別することが困難であり、文脈的特徴を活用することにより、前景と背景を協調的にモデル化する効率性が欠如している。
これらの課題に対処するために, ORSI において, 局所化, バランス, 親和性といった側面を組み込んだ, LBA-MCNet と呼ばれる, より強力な多面的協調型サルエント物体検出器を提案する。
このネットワークは、ターゲットの正確な位置決め、詳細な機能のバランス、画像レベルのグローバルコンテキスト情報のモデリングに重点を置いている。
具体的には、エッジ特徴を用いたエッジ特徴適応バランス調整(EFABA)モジュールを設計し、エッジ特徴を用いて境界への注意を誘導し、空間的詳細を保存する。
さらに,グローバルコンテキストをモデル化するためのグローバル分散親和性学習(GDAL)モジュールを設計する。
エンコーダの最終層から親和性マップを生成し、グローバルパターンの効果的なモデリングを保証することで、グローバルなコンテキストをキャプチャする。
さらに、デコンボリューション中の深い監視は、特徴表現をさらに強化する。
最後に、3つの公開データセットに対して28の最先端アプローチを比較した。
その結果,本手法の優位性が明らかとなった。
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