#771
summarized by : Yue Qiu
Select, Supplement and Focus for RGB-D Saliency Detection
Miao Zhang, Weisong Ren, Yongri Piao, Zhengkun Rong, Huchuan Lu

どんな論文か？

RGB-D Saliency Detection手法がDepth画像の質に影響されることがある(missing regionsなど)．この研究ではRGBとDepth画像の両方から全局的にかつ局所的にComplementaryを行うことでより高精度でSaliency Detectionを行う．
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新規性

①RGBとDepth画像から互いの情報を補える構造Complimentary Interaction Module (CIM)を提案し，有効的にRGB/Depthから選択的に有用な情報を得られる，有効的にCross-modal 特徴を融合できる；②Hard samplesを高いConfidenceで検出できるCompensation-aware lossを提案．難しいSceneへの対応性を高めた．

結果

6つのSaliency Detectionデータセット（DUT-RGBD, NJUD, NLPR, STEREO, LFSD, RGBD135）において従来の18手法(9 RGB手法, 9 RGBD手法)より高いパフォーマンスを得た．

その他（なぜ通ったか？等）

この研究でRGBとDepthの情報から，動的にRGBかDepthからの情報を選択的に用いる構造によりRGBとDepthの情報を互いに補うことができる．RGB-D Saliency Detctionだけではなく，ほかのRGB-Dを用いたタスクにも応用できる．

このページで利用されている画像は論文から引用しています．