#480
summarized by : Munetaka Minoguchi
A Mutual Learning Method for Salient Object Detection With Intertwined Multi-Supervision

どんな論文か?

顕著性検出タスクにおいて,前景の輪郭検出とエッジ検出を教師として利用することによって,正確な境界を予測する手法の提案.前景輪郭検出タスクを利用することによって,均一なハイライトの顕著性マップを生成する.さらに,エッジ検出タスクを利用することにより,前景輪郭検出の正確性を向上させつつ,エッジ検出のノイズを減少させる.
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新規性

従来の顕著性物体検出タスクの問題点として,物体の複雑さや畳み込み,プーリングなどの処理によって,予測した境界が不鮮明という問題に着目. 前景輪郭とエッジの2つの情報を追加し,予測することでこれらの問題を解決.

結果

7つものデータセットによって精度を算出した.結果は,顕著性検出タスクだけでなく,エッジ検出タスクにおいても最先端の結果となった.

その他(なぜ通ったか?等)

物体の境界を鮮明にするために,輪郭やエッジに着目するというダイレクトな解決方法かつ良好な精度.