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HKU - IS顕性目標対比検出データセット

HKU - IS顕性目標対比検出データセット

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Action/Event Detection Classification

物体検出の強調に用いられる深度コントラスト学習は、深度畳み込みニューラルネットワーク（CNN）によって抽出される強力な特徴を利用するため、物体検出の強調に関して最近実質的な進展が見られています。しかし、......

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Data Structure ? 348.68M

    Data Structure ?

    *The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.

    README.md

    物体検出を強調するための深度コントラスト学習

    深度畳み込みニューラルネットワーク（CNN）によって抽出される強力な特徴を利用して、突出物体検出は最近実質的な進展を遂げています。しかしながら、既存のCNNベースの方法はパッチレベルで動作し、ピクセルレベルでは動作しません。その結果得られる顕著性マップは通常、特に顕著物体の境界付近でぼやけています。さらに、画像パッチは独立したサンプルとして扱われ、重複している場合でも計算と記憶に大量の冗長性を生み出します。本論文では、上記の制限を克服するためのエンドツーエンドの深度コントラストネットワークを提案します。我々の深度ネットワークは2つの補完的な部分で構成されており、1つはピクセルレベルの完全畳み込みフロー、もう1つはセグメント化された空間プーリングフローです。最初のフローは入力画像から直接ピクセルレベルの精度を持つ顕著性マップを生成します。2番目のデータフローはセグメント特徴を非常に効率的に抽出し、物体境界での顕著性の不連続現象をより良くモデル化します。最後に、完全連結CRFモデルを選択的に組み込んで、これら2つのフローの融合結果の空間的一貫性と輪郭位置決めを改善することができます。実験結果は、我々の深度モデルが技術水準を明らかに向上させることを示しています。

    我々の深度コントラストネットワークの2つのフロー

    結果


    最先端の方法、包括的に我々のDCLとDCL+から生成された顕著性マップの視覚的比較。正解（GT）は最後の列に示されています。DCL+ は一貫して正解に最も近い顕著性マップを生成します。

    定量的比較



    3つのデータセットにおける11の顕著性検出方法の精度 - 再現率曲線の比較。我々のMDF、DCLおよびDCL+（CRFを用いたDCL）は、すべてのテストデータセットにわたって一貫して他の方法を上回っています。

    3つのデータセットにおける11の異なる方法間の精度、再現率およびF値（画像ごとの適応的閾値を用いて計算）の比較。

    最大F値（大きいほど良い）とMAE（小さいほど良い）を含む定量的結果の比較。上位3つの結果はそれぞれ赤色、青色、および緑色で示されています。

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