面向显著目标、边缘与骨架同步检测的动态特征集成
计算机视觉与模式识别
2020-08-31 v1
摘要
本文在一个统一框架内解决三个底层像素级视觉问题，包括显著目标分割、边缘检测和骨架提取。我们首先展示了这些任务共享的一些相似性，然后演示了如何利用这些相似性来开发一个可端到端训练的统一框架。具体而言，我们引入了一个选择性集成模块，允许每个任务根据自身特性从共享主干网络中动态选择不同层次的特征。此外，我们设计了一个任务自适应注意力模块，旨在根据图像内容先验为不同任务智能分配信息。为了评估我们提出的网络在这些任务上的性能，我们在多个代表性数据集上进行了详尽的实验。我们将证明，尽管这些任务本质上差异很大，但我们的网络在所有任务上都能良好运行，甚至优于当前单一用途的最先进方法。此外，我们还进行了充分的消融分析，以全面理解所提出框架的设计原则。为促进未来研究，源代码将予以发布。
引用
@article{arxiv.2004.08595,
title = {Dynamic Feature Integration for Simultaneous Detection of Salient Object, Edge and Skeleton},
author = {Jiang-Jiang Liu and Qibin Hou and Ming-Ming Cheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.08595},
year = {2020}
}