用于视频显著性目标检测的置信度引导自适应门与双差分增强
计算机视觉与模式识别
2021-05-17 v1
摘要
视频显著性目标检测（VSOD）旨在利用视频序列中隐藏的空间线索与时序线索来定位并分割最具吸引力的目标。然而，在真实场景中空间与时序线索常不可靠，如低对比度前景、快速运动与多运动物体。为解决这些问题，我们提出一种新框架来自适应捕获空间与时序线索中的可用信息，其包含置信度引导自适应门（CAG）模块与双差分增强（DDE）模块。对于 RGB 特征与光流特征，CAG 在预测与真值间 IoU 的监督下估计置信度分数，以门机制重新校准信息。DDE 捕获差分特征表示以丰富空间与时序信息并生成融合特征。在四个广泛使用数据集上的实验结果证明了所提方法相对于十三个最先进方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2105.06714,
title = {Confidence-guided Adaptive Gate and Dual Differential Enhancement for Video Salient Object Detection},
author = {Peijia Chen and Jianhuang Lai and Guangcong Wang and Huajun Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.06714},
year = {2021}
}
备注
Accepted by ICME2021 as oral