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#813
summarized by : Anonymous
どんな論文か?
教師データをObject中心とエッジに注目したソフトなラベルマップを作成し、2つの特徴を解像度を上げながら合成していくSalient Object Detection手法を提案。object中心の値が大きくなり背景に近づくほど小さい値をとり、エッジに近づくほど値が大きくObjectの中心に近づくほど小さい値をとるようなソフトな2つのラベルを使用した部分がポイント。
新規性
既存手法はエッジを追加の教師データとして使用しているが、エッジは不安定な分布を持つため予測する予測が難しい。そこで画像処理の距離変換によってバイナリのラベルをObjectの中心領域に注目したものとエッジ周辺領域に注目した領域に分割して、ラベルデータとして使用した点。ラベル画像と手法の詳細は図を参照。
結果
ECSSD,PASCAL-S,HKU-IS,DUT-OMRON,DUTS,THURでSOTA
その他(なぜ通ったか?等)
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