RGB-D突出物体検出のための交差モード適応ゲート融合生成アドバーサルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Liu Zhengyi; Zhang Wei; Zhao Peng

文献

J-GLOBAL ID：202002247444249720 整理番号：20A0792602

RGB-D突出物体検出のための交差モード適応ゲート融合生成アドバーサルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

A cross-modal adaptive gated fusion generative adversarial network for RGB-D salient object detection

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資料名：
巻： 387 ページ： 210-220 発行年： 2020年
JST資料番号： W0360A ISSN： 0925-2312 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

RGB-D画像における顕著な物体検出は,観測器に対する一対の色と深さ画像において最も魅力的な物体を同定することを目的としている。顕著なオブジェクト検出の重要なブランチとして,それは以下の2つの主要な課題を解決することに焦点を合わせる。すなわち,顕著なオブジェクト検出のために効率的で有益な交差モード融合を達成する方法である。相対的に低品質で深さ画像の情報を効果的に抽出する方法。本論文では,色と深さの画像を用いることにより,RGB-D突出物体検出のための交差モード適応ゲート融合生成敵ネットワークを提案した。特に,発電機ネットワークは二重ストリーム符号器-復号器ネットワークを採用し,同時にRGBと深さ画像を受信する。深い意味情報を扱うために,提案した分離可能な残差畳込みモジュールを使用し,処理した特徴を符号器ネットワークのサイド出力特徴と組み合わせた。深さ画像の低品質の欠点を補償するために,提案した方法は,RGBストリームのサイド出力特徴から深さストリームの復号器ネットワークへの交差モード誘導を追加した。識別器ネットワークは,ゲート融合モジュールを用いて二重ストリームの特徴を適応的に融合させ,次に,ゲート融合の顕著性マップを識別子に送り,グランドトルースマップとの類似性を識別する。敵の学習は,より良い発電機ネットワークと識別器ネットワークを形成し,最良の発電機ネットワークにより生成されたゲート融合の顕著性マップは最終結果として役立つ。5つの公開されたRGB-Dデータセットに関する実験は,交差モード融合,深い分離可能な残留コンボリューションおよび適応ゲート融合の効果を実証した。最先端の方法と比較して,著者らの方法はより良い性能を達成した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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