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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.06100v4
• Date: Sun, 28 Sep 2025 08:14:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 14:13:47.207103
• Title: High-Precision Dichotomous Image Segmentation via Depth Integrity-Prior and Fine-Grained Patch Strategy
• Title（参考訳）: 奥行き積分と細粒度パッチ戦略による高精度二面体画像分割
• Authors: Xianjie Liu, Keren Fu, Qijun Zhao,
• Abstract要約: 高精細度画像から細粒度オブジェクトを抽出する作業として,DIS(High-precision Dichotomous Image segmentation)がある。 既存の方法はジレンマに直面し、非拡散法は効率的に機能するが、弱い意味論による誤検出や誤検出に悩まされる。 単眼深度推定モデルから擬似深度情報を得ると,本質的な意味理解が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.431898388115044
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-precision dichotomous image segmentation (DIS) is a task of extracting fine-grained objects from high-resolution images. Existing methods face a dilemma: non-diffusion methods work efficiently but suffer from false or missed detections due to weak semantics and less robust spatial priors; diffusion methods, using strong generative priors, have high accuracy but encounter high computational burdens. As a solution, we find pseudo depth information from monocular depth estimation models can provide essential semantic understanding that quickly reveals spatial differences across target objects and backgrounds. Inspired by this phenomenon, we discover a novel insight we term the depth integrity-prior: in pseudo depth maps, foreground objects consistently convey stable depth values with much lower variances than chaotic background patterns. To exploit such a prior, we propose a Prior of Depth Fusion Network (PDFNet). Specifically, our network establishes multimodal interactive modeling to achieve depth-guided structural perception by deeply fusing RGB and pseudo depth features. We further introduce a novel depth integrity-prior loss to explicitly enforce depth consistency in segmentation results. Additionally, we design a fine-grained perception enhancement module with adaptive patch selection to perform boundary-sensitive detail refinement. Notably, PDFNet achieves state-of-the-art performance with only 94M parameters (<11% of those diffusion-based models), outperforming all non-diffusion methods and surpassing some diffusion methods. Code is provided in the supplementary materials.
• Abstract（参考訳）: 高精細度画像から細粒度オブジェクトを抽出する作業として,DIS(High-precision Dichotomous Image segmentation)がある。 既存の拡散法はジレンマに直面し、非拡散法は効率よく機能するが、弱い意味論とより堅牢な空間先行による誤検出や誤検出に悩まされる。 解法として,単眼深度推定モデルから得られた擬似深度情報により,対象対象物と背景間の空間的差異を素早く明らかにする本質的な意味理解が得られる。 擬似深度マップでは、前景の物体はカオス的背景パターンよりもはるかに低いばらつきで安定な深度値を一貫して伝達する。 このような先入観を活かすために,我々は,Depth Fusion Network (PDFNet) の事前提案を行う。 具体的には,RGBと擬似深度特徴を深く融合させることにより,深度誘導構造知覚を実現するためのマルチモーダル対話モデルを構築した。 さらに,セグメンテーション結果の深度整合性を明示するために,新しい深度整合性優先損失を導入する。 さらに,アダプティブパッチ選択による微粒化知覚強調モジュールを設計し,境界感応性の詳細改善を行う。 特に、PDFNetは94Mパラメータしか持たない最先端のパフォーマンスを達成し(これらの拡散ベースモデルの11%)、非拡散法を上回り、拡散法を超越している。 コードは補充材料で提供される。

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