Temel Kavramlar
手作りの複雑なネットワークよりもシンプルで効果的なVision Transformer(ViT)に基づくSENetを提案し、迷彩オブジェクト検出(COD)と顕著なオブジェクト検出(SOD)の両方で競争力のある結果を達成した。
Özet
この記事では、迷彩オブジェクト検出(COD)と顕著なオブジェクト検出(SOD)に焦点を当てた新しいアプローチが提案されています。SENetはVision Transformer(ViT)に基づいており、局所情報キャプチャモジュール(LICM)や動的重み付け損失(DW loss)を活用しています。これにより、画像セグメンテーションタスクで競争力のある結果が得られました。また、SODとCODの共同訓練や異種データセットでの評価も行われました。
İstatistikler
画像再構築はCODおよびSODタスク向けの有益な補助タスクです。
LICMはTransformerブロック用の局所情報キャプチャモジュールです。
DW lossはBinary Cross-Entropy(BCE)およびIntersection over Union(IoU)損失に基づく動的重み付け損失です。
Alıntılar
"SENet (Ours) achieves the best performance on nine datasets of COD and SOD compared with methods UJSC, F3Net, and SINet."
"Our proposed method exhibits superior visual performance by delivering more accurate and complete predictions."
"The addition of LICM effectively enhances the network’s performance."
"The DW loss leads to a greater improvement in COD task."