概念引导的共显著物体检测
计算机视觉与模式识别
2025-06-18 v2
摘要
共显著物体检测（Co-SOD）旨在识别一组相关图像中常见的显著物体。尽管最近的方法在这方面取得了显著进展，但它们通常依赖于低级视觉模式，缺乏语义先验，限制了检测性能。我们提出ConceptCoSOD，一种概念引导的框架，引入高层语义知识以增强共显著性检测。通过从输入图像组中提取共享的文本概念，ConceptCoSOD为检测过程提供语义指导。为进一步提高概念质量，我们分析扩散时间步的影响，设计一种重新采样策略，以选择更具信息性的步骤来学习稳健的概念。这种语义先验结合了重新采样增强的表征，能够在挑战性的视觉条件下实现准确且一致的分割。在三个基准数据集和五个损坏设置上的大量实验表明，ConceptCoSOD在准确性和泛化能力方面均显著优于现有方法。
引用
@article{arxiv.2412.16609,
title = {Concept Guided Co-salient Object Detection},
author = {Jiayi Zhu and Qing Guo and Felix Juefei-Xu and Yihao Huang and Yang Liu and Geguang Pu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.16609},
year = {2025}
}