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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.
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