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这篇论文的动机在于解决伪装目标检测(COD)中的一个关键问题:在复杂背景下,伪装目标与背景的边界模糊,使得检测变得极其困难。现有的方法,如基于边界或不确定性的模型,通常仅响应于伪装目标的稀疏边缘,导致在复杂场景中引入噪声特征。为了克服这些挑战,该论文提出了一种新的深度学习框架,利用对象梯度监督来提高伪装目标检测的精度和效率。
提出DGNet框架:引入了一种新的基于深度梯度的框架,名为DGNet,专门用于伪装目标检测。这个框架将任务解耦为两个互相关联的分支,即上下文编码器和纹理编码器。
设计梯度诱导过渡模块:提出了一种梯度诱导过渡模块(GIT),该模块自动根据软分组策略对来自上下文和纹理分支的特征进行分组。
高效模型DGNet-S:实现了一个高效版本DGNet-S,在保持高检测精度的同时,仅使用了6.82%的参数,并且达到了实时运行速度(80 fps)。
多种应用场景:在多种任务中展示了出色的性能,包括息肉分割、缺陷检测和透明物体分割。
对象梯度监督:不同于以往仅关注边界或不确定区域的模型,DGNet通过对象梯度监督来挖掘伪装目标内部的判别性模式,减少了噪声特征的引入。
任务解耦:将任务解耦为上下文和纹理两个分支,有助于缓解从单一分支提取的高层次和低层次特征之间的歧义。
梯度诱导过渡模块:设计了一种灵活的即插即用模块,通过组内和组间的特征聚合来增强多源特征空间的表示能力。
高效的计算和参数利用:DGNet-S在保持高性能的同时,显著减少了模型参数和计算开销,使其能够在实际应用中表现优异。
这些动机、贡献和创新点共同构成了该论文的核心内容,并展示了DGNet在伪装目标检测任务中的显著优势。
输入和编码器选择
特征降维
最终输出
核心点
总结,这部分详细介绍了如何利用EfficientNet对输入图像进行编码,并通过选择和降维策略获取上下文特征,为后续的解码过程提供高效且富有语义的信息。
引入纹理分支
对象梯度生成
纹理编码器设计
高分辨率保持
总结,纹理编码器通过对象级梯度图进行监督,生成高分辨率的纹理特征,补偿上下文特征在几何纹理表示上的不足,从而增强模型对伪装目标的检测能力。
设计背景
模块组成
梯度诱导分组学习
软分组策略
并行残差学习
综上所述,梯度诱导过渡模块(GIT)通过灵活的特征分组、软分组策略和并行残差学习,实现了上下文特征和纹理特征的高效融合,从而提高了伪装目标检测的性能。
解码器
损失函数
训练设置
训练过程
测试设置
综上所述,这部分详细描述了DGNet的学习过程,包括解码器设计、损失函数定义、训练设置和测试流程,确保了模型的高效训练和精确推理。
图3展示了所提出的DGNet的整体流程。该网络由两个相互关联的学习分支组成,即上下文编码器和纹理编码器。以下是图中各部分的详细说明:
输入图像 (a) Image:
上下文编码器 (Context Encoder):
纹理编码器 (Texture Encoder):
梯度诱导过渡模块 (Gradient-Induced Transition, GIT):
邻居连接解码器 (Neighbor Connected Decoder, NCD):
监督信号 (Supervision Signals):
通过这种设计,DGNet能够在复杂背景中有效地检测和分割伪装目标。
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