Deep Texture-Aware Features for Camouflaged Object Detection

计算机科学 人工智能 纹理(宇宙学) 目标检测 卷积神经网络 模式识别(心理学) 对象(语法) 水准点(测量) 计算机视觉 纹理过滤 图像纹理 特征提取 集合(抽象数据类型) 一致性(知识库) 边距(机器学习) 纹理压缩 图像(数学) 图像分割 机器学习 大地测量学 程序设计语言 地理
作者
Jingjing Ren,Xiaowei Hu,Lei Zhu,Xuemiao Xu,Yangyang Xu,Weiming Wang,Zijun Deng,Pheng‐Ann Heng
出处
期刊:IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:33 (3): 1157-1167 被引量:22
标识
DOI:10.1109/tcsvt.2021.3126591
摘要

Camouflaged object detection is a challenging task that aims to identify objects having similar texture to the surroundings. This paper presents to amplify the subtle texture difference between camouflaged objects and the background for camouflaged object detection by formulating multiple texture-aware refinement modules to learn the texture-aware features in a deep convolutional neural network. The texture-aware refinement module computes the biased co-variance matrices of feature responses to extract the texture information, adopts an affinity loss to learn a set of parameter maps that help to separate the texture between camouflaged objects and the background, and leverages a boundary-consistency loss to explore the structures of object details. We evaluate our network on the benchmark datasets for camouflaged object detection both qualitatively and quantitatively. Experimental results show that our approach outperforms various state-of-the-art methods by a large margin.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Hello应助子非鱼采纳,获得10
刚刚
1秒前
3秒前
mzhmhy发布了新的文献求助10
5秒前
李健的粉丝团团长应助ASA采纳,获得30
6秒前
Choi完成签到,获得积分0
6秒前
无辜如容发布了新的文献求助10
6秒前
123完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
单耳兔完成签到 ,获得积分10
8秒前
潇湘雪月发布了新的文献求助10
8秒前
故意的靳完成签到,获得积分10
10秒前
mzhmhy完成签到,获得积分10
10秒前
bkagyin应助wish采纳,获得10
14秒前
Afaq发布了新的文献求助10
14秒前
果粒多发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
无辜如容完成签到,获得积分10
16秒前
16秒前
19秒前
20秒前
ASA发布了新的文献求助30
20秒前
21秒前
情怀应助tingting9采纳,获得10
22秒前
FXQ123_范发布了新的文献求助10
22秒前
sun完成签到,获得积分20
22秒前
24秒前
彭于晏应助wldsd采纳,获得30
24秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
24秒前
25秒前
25秒前
高一淼发布了新的文献求助10
26秒前
明道若昧完成签到,获得积分10
26秒前
上官若男应助mk采纳,获得10
27秒前
wish完成签到,获得积分10
29秒前
wish发布了新的文献求助10
31秒前
稍等一下完成签到 ,获得积分10
32秒前
momo发布了新的文献求助10
32秒前
34秒前
34秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989263
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531418
关于积分的说明 11253814
捐赠科研通 3270066
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804884
邀请新用户注册赠送积分活动 882084
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809136