論文の概要: CFMD: Dynamic Cross-layer Feature Fusion for Salient Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01326v1
• Date: Wed, 02 Apr 2025 03:22:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:24:29.119157
• Title: CFMD: Dynamic Cross-layer Feature Fusion for Salient Object Detection
• Title（参考訳）: CFMD: 健全物体検出のための動的クロスレイヤー機能融合
• Authors: Jin Lian, Zhongyu Wan, Ming Gao, JunFeng Chen,
• Abstract要約: クロス層機能ピラミッドネットワーク(CFPN)は,多層機能融合と境界詳細保存において顕著な進歩を遂げている。 これらの課題に対処するために,CFMDという,2つの重要なイノベーションを取り入れた,新しいクロスレイヤ機能ピラミッドネットワークを提案する。 まず,現在最先端のMambaアーキテクチャを組み込んで動的重み分布機構を構築するコンテキスト認識機能集約モジュール(CFLMA)を設計する。 第2に,分解能回復時に空間的詳細を保存する適応動的アップサンプリングユニット(CFLMD)を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.262250906929891
• License:
• Abstract: Cross-layer feature pyramid networks (CFPNs) have achieved notable progress in multi-scale feature fusion and boundary detail preservation for salient object detection. However, traditional CFPNs still suffer from two core limitations: (1) a computational bottleneck caused by complex feature weighting operations, and (2) degraded boundary accuracy due to feature blurring in the upsampling process. To address these challenges, we propose CFMD, a novel cross-layer feature pyramid network that introduces two key innovations. First, we design a context-aware feature aggregation module (CFLMA), which incorporates the state-of-the-art Mamba architecture to construct a dynamic weight distribution mechanism. This module adaptively adjusts feature importance based on image context, significantly improving both representation efficiency and generalization. Second, we introduce an adaptive dynamic upsampling unit (CFLMD) that preserves spatial details during resolution recovery. By adjusting the upsampling range dynamically and initializing with a bilinear strategy, the module effectively reduces feature overlap and maintains fine-grained boundary structures. Extensive experiments on three standard benchmarks using three mainstream backbone networks demonstrate that CFMD achieves substantial improvements in pixel-level accuracy and boundary segmentation quality, especially in complex scenes. The results validate the effectiveness of CFMD in jointly enhancing computational efficiency and segmentation performance, highlighting its strong potential in salient object detection tasks.
• Abstract（参考訳）: クロス層機能ピラミッドネットワーク(CFPN)は,多層機能融合と境界詳細保存において顕著な進歩を遂げている。 しかし,従来のCFPNは,(1)複雑な特徴重み付け操作による計算ボトルネック,(2)アップサンプリングプロセスにおける特徴のぼやけによる境界精度の低下という2つの限界に悩まされている。 これらの課題に対処するために,CFMDという,2つの重要なイノベーションを取り入れた,新しいクロスレイヤ機能ピラミッドネットワークを提案する。 まず,現在最先端のMambaアーキテクチャを組み込んで動的重み分布機構を構築するコンテキスト認識機能集約モジュール(CFLMA)を設計する。 このモジュールは、画像コンテキストに基づいて特徴の重要度を適応的に調整し、表現効率と一般化の両方を大幅に改善する。 第2に,分解能回復時に空間的詳細を保存する適応動的アップサンプリングユニット(CFLMD)を導入する。 動的にアップサンプリング範囲を調整し、バイリニア戦略で初期化することにより、モジュールは機能オーバーラップを効果的に低減し、きめ細かい境界構造を維持する。 3つの主要なバックボーンネットワークを用いた3つの標準ベンチマーク実験により、CFMDは、特に複雑なシーンにおいて、ピクセルレベルの精度と境界セグメンテーション品質を大幅に向上することを示した。 その結果,CFMDの計算効率とセグメンテーション性能を両立させる効果が検証された。

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