零样本协同显著目标检测框架
计算机视觉与模式识别
2024-01-15 v3
摘要
协同显著目标检测（CoSOD）致力于复现人类视觉系统在一组图像中识别共同且显著物体的能力。尽管深度学习模型近期取得了进展，这些模型仍依赖于使用标注良好的 CoSOD 数据集进行训练。对免训练零样本 CoSOD 框架的探索十分有限。本文受基础计算机视觉模型零样本迁移能力的启发，提出了首个零样本 CoSOD 框架，其在无任何训练过程的情况下利用这些模型。为此，我们在所提框架中引入了两个新组件：组提示生成（GPG）模块与协同显著图生成（CMP）模块。我们在广泛使用的数据集上评估了该框架的性能，并观察到令人印象深刻的结果。我们的方法超越了现有的无监督方法，甚至优于 2020 年之前开发的完全监督方法，同时与部分 2022 年之前开发的完全监督方法具有竞争力。
引用
@article{arxiv.2309.05499,
title = {Zero-Shot Co-salient Object Detection Framework},
author = {Haoke Xiao and Lv Tang and Bo Li and Zhiming Luo and Shaozi Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.05499},
year = {2024}
}