論文の概要: United Domain Cognition Network for Salient Object Detection in Optical Remote Sensing Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06703v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 04:12:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:09:13.372304
• Title: United Domain Cognition Network for Salient Object Detection in Optical Remote Sensing Images
• Title（参考訳）: 光リモートセンシング画像における有向物体検出のためのUnited Domain Cognition Network
• Authors: Yanguang Sun, Jian Yang, Lei Luo,
• Abstract要約: 周波数領域と空間領域のグローバルローカル情報を共同で探索する新しい統一ドメイン認知ネットワーク(UDCNet)を提案する。 実験結果から提案したUDCNetが24種類の最先端モデルよりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.76732661032257
• License:
• Abstract: Recently, deep learning-based salient object detection (SOD) in optical remote sensing images (ORSIs) have achieved significant breakthroughs. We observe that existing ORSIs-SOD methods consistently center around optimizing pixel features in the spatial domain, progressively distinguishing between backgrounds and objects. However, pixel information represents local attributes, which are often correlated with their surrounding context. Even with strategies expanding the local region, spatial features remain biased towards local characteristics, lacking the ability of global perception. To address this problem, we introduce the Fourier transform that generate global frequency features and achieve an image-size receptive field. To be specific, we propose a novel United Domain Cognition Network (UDCNet) to jointly explore the global-local information in the frequency and spatial domains. Technically, we first design a frequency-spatial domain transformer block that mutually amalgamates the complementary local spatial and global frequency features to strength the capability of initial input features. Furthermore, a dense semantic excavation module is constructed to capture higher-level semantic for guiding the positioning of remote sensing objects. Finally, we devise a dual-branch joint optimization decoder that applies the saliency and edge branches to generate high-quality representations for predicting salient objects. Experimental results demonstrate the superiority of the proposed UDCNet method over 24 state-of-the-art models, through extensive quantitative and qualitative comparisons in three widely-used ORSIs-SOD datasets. The source code is available at: \href{https://github.com/CSYSI/UDCNet}{\color{blue} https://github.com/CSYSI/UDCNet}.
• Abstract（参考訳）: 近年,光学式リモートセンシング画像(ORSI)における深層学習に基づくサルエント物体検出(SOD)が飛躍的な進歩を遂げている。 既存のORSIs-SOD法は,空間領域における画素特徴の最適化を中心に,背景と対象を段階的に区別する。 しかし、ピクセル情報は、しばしば周囲のコンテキストと相関する局所的な属性を表す。 地域を拡大する戦略であっても、空間的特徴は局所的な特徴に偏り、グローバルな知覚能力が欠如している。 この問題に対処するために、大域的な周波数特徴を生成し、画像サイズの受容場を実現するフーリエ変換を導入する。 具体的には、周波数領域と空間領域におけるグローバルな情報とを共同で探索する新しい統一ドメイン認知ネットワーク(UDCNet)を提案する。 技術的には、まず周波数空間変換器ブロックを設計し、相互に相補的な局所的な空間的特徴と大域的な周波数的特徴を調和させ、初期入力機能の能力を高める。 さらに、リモートセンシングオブジェクトの位置決めを導くための高レベルなセマンティックをキャプチャするために、密集したセマンティック掘削モジュールを構築した。 最後に,両ブランチ共同最適化デコーダを考案し,有意なオブジェクトを予測するための高品質な表現を生成する。 実験により,広範に使用されている3つのORSIs-SODデータセットの定量的および定性的比較により,24種類の最先端モデルに対するUDCNet手法の優位性を実証した。 ソースコードは以下の通りである。 \href{https://github.com/CSYSI/UDCNet}{\color{blue} https://github.com/CSYSI/UDCNet}。

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