論文の概要: Patch-Depth Fusion: Dichotomous Image Segmentation via Fine-Grained Patch Strategy and Depth Integrity-Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.06100v2
• Date: Tue, 25 Mar 2025 13:04:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 20:13:51.975064
• Title: Patch-Depth Fusion: Dichotomous Image Segmentation via Fine-Grained Patch Strategy and Depth Integrity-Prior
• Title（参考訳）: Patch-Depth Fusion:ファイングラインドパッチ戦略と深さ積分によるディコトコス画像分割
• Authors: Xianjie Liu, Keren Fu, Qijun Zhao,
• Abstract要約: Dichotomous Image (DIS)は、高解像度の自然画像のための高精度な物体分割タスクである。 我々は,高精度2コトマ画像分割のための新しいPatch-Depth Fusion Network (PDFNet) を設計した。 PDFNetは最先端の非拡散法を大きく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.03947802006261
• License:
• Abstract: Dichotomous Image Segmentation (DIS) is a high-precision object segmentation task for high-resolution natural images. The current mainstream methods focus on the optimization of local details but overlook the fundamental challenge of modeling the integrity of objects. We have found that the depth integrity-prior implicit in the the pseudo-depth maps generated by Depth Anything Model v2 and the local detail features of image patches can jointly address the above dilemmas. Based on the above findings, we have designed a novel Patch-Depth Fusion Network (PDFNet) for high-precision dichotomous image segmentation. The core of PDFNet consists of three aspects. Firstly, the object perception is enhanced through multi-modal input fusion. By utilizing the patch fine-grained strategy, coupled with patch selection and enhancement, the sensitivity to details is improved. Secondly, by leveraging the depth integrity-prior distributed in the depth maps, we propose an integrity-prior loss to enhance the uniformity of the segmentation results in the depth maps. Finally, we utilize the features of the shared encoder and, through a simple depth refinement decoder, improve the ability of the shared encoder to capture subtle depth-related information in the images. Experiments on the DIS-5K dataset show that PDFNet significantly outperforms state-of-the-art non-diffusion methods. Due to the incorporation of the depth integrity-prior, PDFNet achieves or even surpassing the performance of the latest diffusion-based methods while using less than 11% of the parameters of diffusion-based methods. The source code at https://github.com/Tennine2077/PDFNet
• Abstract（参考訳）: Dichotomous Image Segmentation (DIS)は、高解像度の自然画像のための高精度なオブジェクト分割タスクである。 現在の主流の手法は、局所的な詳細の最適化に重点を置いているが、オブジェクトの整合性をモデル化するという根本的な課題を見落としている。 Depth Anything Model v2 が生成した擬似深度マップの深度完全性は暗黙的であり、画像パッチの局所的詳細特徴は上記のジレンマに共同で対処できる。 以上の知見に基づいて,我々は,高精度2コトマ画像分割のための新しいPatch-Depth Fusion Network (PDFNet) を設計した。 PDFNetのコアは3つの側面で構成されている。 第一に、オブジェクトの知覚はマルチモーダルな入力融合によって強化される。 パッチ選択および強化と相まって、パッチのきめ細かい戦略を活用することにより、詳細に対する感度が向上する。 第2に,深度マップに分布する深度完全度優位性を利用して,深度マップにおけるセグメンテーション結果の均一性を高めるための完全度優先損失を提案する。 最後に,共有エンコーダの特徴を利用するとともに,簡単な深度精算デコーダにより,画像中の微妙な深度関連情報をキャプチャする共有エンコーダの能力を向上させる。 DIS-5Kデータセットの実験では、PDFNetは最先端の非拡散法よりも大幅に優れていた。 深度整合性が優先されるため、PDFNetは拡散ベースの手法のパラメータの11%未満を使用しながら、最新の拡散ベースの手法の性能を達成または超越する。 https://github.com/Tennine2077/PDFNetのソースコード

関連論文リスト

• DepthLab: From Partial to Complete [80.58276388743306]
  不足する値は、幅広いアプリケーションにわたる深度データにとって共通の課題である。 この作業は、イメージ拡散プリエントを利用した基礎深度塗装モデルであるDepthLabと、このギャップを埋めるものだ。 提案手法は,3Dシーンのインペイント,テキストから3Dシーン生成,DUST3Rによるスパースビュー再構成,LiDAR深度補完など,様々なダウンストリームタスクにおいて有用であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-24T04:16:38Z)
• Decoupling Fine Detail and Global Geometry for Compressed Depth Map Super-Resolution [55.9977636042469]
  ビット深度圧縮は、微妙な変化のある領域で均一な深度表現を生成し、詳細情報の回復を妨げる。 密集したランダムノイズは、シーンのグローバルな幾何学的構造を推定する精度を低下させる。 圧縮深度マップ超解像のための新しいフレームワークGDNetを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-05T16:37:30Z)
• High-Precision Dichotomous Image Segmentation via Probing Diffusion Capacity [69.32473738284374]
  拡散モデルは、例外的な品質、詳細な解像度、強い文脈認識を提供することによって、テキストと画像の合成に革命をもたらした。 本稿では,拡散モデルにおける事前学習されたU-Netのポテンシャルを利用する拡散駆動セグメンテーションモデルDiffDISを提案する。 DIS5Kデータセットの実験は、DiffDISの優位性を示し、合理化された推論プロセスを通じて最先端の結果を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-14T02:49:23Z)
• Depth-guided Texture Diffusion for Image Semantic Segmentation [47.46257473475867]
  本稿では,この課題を効果的に解決するディープスガイド型テクスチャ拡散手法を提案する。 本手法は,テクスチャ画像を作成するために,エッジやテクスチャから低レベル特徴を抽出する。 この拡張深度マップを元のRGB画像と結合した特徴埋め込みに統合することにより,深度マップと画像との相違を効果的に橋渡しする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-17T04:55:03Z)
• The Devil is in the Edges: Monocular Depth Estimation with Edge-aware Consistency Fusion [30.03608191629917]
  本稿では,高品質な単分子深度を鮮明なエッジで推定し,単一のRGB画像から全体構造を検証し,新しい単分子深度推定手法 ECFNet を提案する。 我々は,MDEネットワークのエッジ深度推定に影響を及ぼす重要な要因について徹底的な調査を行い,エッジ情報自体が深度予測において重要な役割を担っていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-30T13:58:19Z)
• Scene Prior Filtering for Depth Super-Resolution [97.30137398361823]
  テクスチャ干渉とエッジ不正確性を緩和するScene Prior Filtering Network(SPFNet)を導入する。 我々のSPFNetは、実データと合成データの両方で広範囲に評価され、最先端のパフォーマンスを実現しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-21T15:35:59Z)
• Revisiting Deformable Convolution for Depth Completion [40.45231083385708]
  深度完備化は、スパース深度マップから高品質の高密度深度マップを作成することを目的としている。 従来の作業では、通常、RGBイメージをガイダンスとして使用し、推定された粗い深度マップを洗練するための反復的な空間伝播を導入している。 変形可能なカーネルの畳み込みを単一パスリファインメントモジュールとして活用する,効率的なアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-03T17:59:06Z)
• Pyramid Deep Fusion Network for Two-Hand Reconstruction from RGB-D Images [11.100398985633754]
  両手で高密度メッシュを復元するためのエンドツーエンドフレームワークを提案する。 我々のフレームワークはResNet50とPointNet++を使って、RGBとpoint cloudから機能を派生しています。 また,異なるスケールで特徴を集約する新しいピラミッド深層核融合ネットワーク (PDFNet) も導入した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-12T09:33:21Z)
• HR-Depth: High Resolution Self-Supervised Monocular Depth Estimation [14.81943833870932]
  本稿では,2つの効果的な戦略を持つ改良DepthNet,HR-Depthを提案する。 resnet-18をエンコーダとして使用すると、hr-depthは、高解像度と低解像度の両方で最小パラマエターを持つ、以前の最先端(sota)メソッドをすべて上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-14T09:15:15Z)
• Adaptive Context-Aware Multi-Modal Network for Depth Completion [107.15344488719322]
  我々は,観測された空間コンテキストを捉えるために,グラフ伝搬を採用することを提案する。 次に、注意機構を伝搬に適用し、ネットワークが文脈情報を適応的にモデル化することを奨励する。 最後に、抽出したマルチモーダル特徴を効果的に活用するための対称ゲート融合戦略を導入する。 本稿では,Adaptive Context-Aware Multi-Modal Network (ACMNet) を2つのベンチマークで評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-25T06:00:06Z)
• Defocus Blur Detection via Depth Distillation [64.78779830554731]
  初めてDBDに深度情報を導入します。 より詳しくは, 地底の真理と, 十分に訓練された深度推定ネットワークから抽出した深度から, デフォーカスのぼかしを学習する。 我々の手法は、2つの一般的なデータセット上で11の最先端の手法より優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-16T04:58:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。