論文の概要: MV-Adapter: Enhancing Underwater Instance Segmentation via Adaptive Channel Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00472v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 09:38:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:40:17.749841
• Title: MV-Adapter: Enhancing Underwater Instance Segmentation via Adaptive Channel Attention
• Title（参考訳）: MV-Adapter:適応チャネルアテンションによる水中インスタンスセグメンテーションの強化
• Authors: Lianjun Liu,
• Abstract要約: MarineVision Adapter (MV-Adapter) は、各チャネルの特徴量を調整するための適応的なチャネルアテンダ機構である。 特徴を適応的に重み付けすることで、モデルは光の減衰、色の変化、複雑な背景といった課題を効果的に処理できる。 実験結果から,MV-AdapterモジュールをUSIS-SAMネットワークアーキテクチャに統合することで,モデル全体の性能が向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Underwater instance segmentation is a fundamental and critical step in various underwater vision tasks. However, the decline in image quality caused by complex underwater environments presents significant challenges to existing segmentation models. While the state-of-the-art USIS-SAM model has demonstrated impressive performance, it struggles to effectively adapt to feature variations across different channels in addressing issues such as light attenuation, color distortion, and complex backgrounds. This limitation hampers its segmentation performance in challenging underwater scenarios. To address these issues, we propose the MarineVision Adapter (MV-Adapter). This module introduces an adaptive channel attention mechanism that enables the model to dynamically adjust the feature weights of each channel based on the characteristics of underwater images. By adaptively weighting features, the model can effectively handle challenges such as light attenuation, color shifts, and complex backgrounds. Experimental results show that integrating the MV-Adapter module into the USIS-SAM network architecture further improves the model's overall performance, especially in high-precision segmentation tasks. On the USIS10K dataset, the module achieves improvements in key metrics such as mAP, AP50, and AP75 compared to competitive baseline models.
• Abstract（参考訳）: 水中のインスタンスセグメンテーションは、様々な水中視覚タスクにおける基本的な重要なステップである。 しかし、複雑な水中環境による画質の低下は、既存のセグメンテーションモデルに重大な課題をもたらす。 最先端のUSIS-SAMモデルは目覚ましい性能を示しているが、光減衰、色歪み、複雑な背景といった問題に対処する際、様々なチャンネルにまたがる特徴の変化に効果的に対応するのに苦労している。 この制限は、挑戦的な水中シナリオにおいてセグメンテーション性能を損なう。 これらの問題に対処するため、我々はMarineVision Adapter (MV-Adapter)を提案する。 このモジュールは適応的なチャネルアテンション機構を導入し、水中画像の特徴に基づいて各チャネルの特徴量の動的調整を可能にする。 特徴を適応的に重み付けすることで、モデルは光の減衰、色の変化、複雑な背景といった課題を効果的に処理できる。 実験結果から,MV-AdapterモジュールをUSIS-SAMネットワークアーキテクチャに統合することで,特に高精度セグメンテーションタスクにおいて,モデル全体の性能が向上することが示された。 USIS10Kデータセットでは、競合するベースラインモデルと比較して、mAP、AP50、AP75といった主要なメトリクスの改善が達成されている。

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