論文の概要: SLENet: A Guidance-Enhanced Network for Underwater Camouflaged Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.03786v2
• Date: Fri, 05 Sep 2025 01:54:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-08 12:28:42.593627
• Title: SLENet: A Guidance-Enhanced Network for Underwater Camouflaged Object Detection
• Title（参考訳）: SLENet:水中カモフラージュ物体検出のためのガイダンス強化ネットワーク
• Authors: Xinxin Huang, Han Sun, Ningzhong Liu, Huiyu Zhou, Yinan Yao,
• Abstract要約: UCODタスクと、このドメイン用に設計されたベンチマークデータセットであるDeepCamoを紹介する。 また,UCODの新しいフレームワークであるセマンティック・ローカライゼーション・エンハンスメント・ネットワーク(SLENet)を提案する。 DeepCamoデータセットと3つのベンチマークCODデータセットの実験により、SLENetのSOTAメソッドよりも優れたパフォーマンスが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.78768403870293
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Underwater Camouflaged Object Detection (UCOD) aims to identify objects that blend seamlessly into underwater environments. This task is critically important to marine ecology. However, it remains largely underexplored and accurate identification is severely hindered by optical distortions, water turbidity, and the complex traits of marine organisms. To address these challenges, we introduce the UCOD task and present DeepCamo, a benchmark dataset designed for this domain. We also propose Semantic Localization and Enhancement Network (SLENet), a novel framework for UCOD. We first benchmark state-of-the-art COD models on DeepCamo to reveal key issues, upon which SLENet is built. In particular, we incorporate Gamma-Asymmetric Enhancement (GAE) module and a Localization Guidance Branch (LGB) to enhance multi-scale feature representation while generating a location map enriched with global semantic information. This map guides the Multi-Scale Supervised Decoder (MSSD) to produce more accurate predictions. Experiments on our DeepCamo dataset and three benchmark COD datasets confirm SLENet's superior performance over SOTA methods, and underscore its high generality for the broader COD task.
• Abstract（参考訳）: 水中カモフラージュ物体検出(UCOD)は、水中環境にシームレスに溶け込む物体を識別することを目的としている。 この仕事は海洋生態学にとって極めて重要である。 しかし、光学的歪み、水の濁度、海洋生物の複雑な性質などにより、発見が過小評価され、正確な識別が著しく妨げられている。 これらの課題に対処するために、UCODタスクと、このドメイン用に設計されたベンチマークデータセットであるDeepCamoを紹介します。 また,UCODの新しいフレームワークであるセマンティック・ローカライゼーション・エンハンスメント・ネットワーク(SLENet)を提案する。 我々はDeepCamoで最先端のCODモデルをベンチマークし、SLENetが構築されている重要な問題を明らかにする。 特に,Gamma-Asymmetric Enhancement (GAE)モジュールとLocalization Guidance Branch (LGB)を組み込んで,グローバルな意味情報に富んだ位置情報を生成しながら,マルチスケールの特徴表現を強化する。 このマップは、Multi-Scale Supervised Decoder (MSSD) をガイドし、より正確な予測を生成する。 DeepCamoデータセットと3つのベンチマークCODデータセットの実験により、SLENetのSOTAメソッドよりも優れたパフォーマンスが確認され、より広範なCODタスクに対するその高い一般化が裏付けられている。

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