論文の概要: Deep Learning in Concealed Dense Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10979v1
• Date: Tue, 15 Apr 2025 08:44:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 22:09:55.000743
• Title: Deep Learning in Concealed Dense Prediction
• Title（参考訳）: 密集度予測における深層学習
• Authors: Pancheng Zhao, Deng-Ping Fan, Shupeng Cheng, Salman Khan, Fahad Shahbaz Khan, David Clifton, Peng Xu, Jufeng Yang,
• Abstract要約: 本稿では,農業,産業等において大きな価値を持つ,複雑な課題のファミリーであるCDP(Concealed Dense Prediction)を紹介し,レビューする。 CDPの本質的な特徴は、ターゲットが周囲に隠されているため、それらを完全に知覚するには、きめ細かい表現、事前の知識、補助的推論などが必要であることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.89736735583935
• License:
• Abstract: Deep learning is developing rapidly and handling common computer vision tasks well. It is time to pay attention to more complex vision tasks, as model size, knowledge, and reasoning capabilities continue to improve. In this paper, we introduce and review a family of complex tasks, termed Concealed Dense Prediction (CDP), which has great value in agriculture, industry, etc. CDP's intrinsic trait is that the targets are concealed in their surroundings, thus fully perceiving them requires fine-grained representations, prior knowledge, auxiliary reasoning, etc. The contributions of this review are three-fold: (i) We introduce the scope, characteristics, and challenges specific to CDP tasks and emphasize their essential differences from generic vision tasks. (ii) We develop a taxonomy based on concealment counteracting to summarize deep learning efforts in CDP through experiments on three tasks. We compare 25 state-of-the-art methods across 12 widely used concealed datasets. (iii) We discuss the potential applications of CDP in the large model era and summarize 6 potential research directions. We offer perspectives for the future development of CDP by constructing a large-scale multimodal instruction fine-tuning dataset, CvpINST, and a concealed visual perception agent, CvpAgent.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは急速に発展し、一般的なコンピュータビジョンタスクをうまく処理している。 モデルのサイズ、知識、推論能力が改善し続けるにつれて、より複雑なビジョンタスクに注意を払う時が来た。 本稿では,農業,産業等において大きな価値を持つCDP(Concealed Dense Prediction)と呼ばれる,複雑なタスクのファミリーを紹介し,レビューする。 CDPの本質的な特徴は、ターゲットが周囲に隠されているため、それらを完全に知覚するには、きめ細かい表現、事前の知識、補助的推論などが必要であることである。 このレビューの貢献は3つあります。 i) CDPタスクに特有のスコープ,特徴,課題を導入し,汎用視覚タスクとの重要な相違を強調した。 二 隠蔽対策に基づく分類法を開発し、三つの課題の実験を通してCDPにおける深層学習の取り組みを要約する。 12の広く使われている隠蔽データセットに対して25の最先端手法を比較した。 3) 大規模モデル時代におけるCDPの可能性について考察し, 6つの研究方向について概説する。 我々は,大規模マルチモーダル命令微調整データセットCvpINSTと隠蔽視覚認識エージェントCvpAgentを構築することで,CDPの今後の発展を展望する。

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