SegGPT Meets Co-Saliency Scene

要約

【タイトル】SegGPT Meets Co-Saliency Scene

【要約】
・Co-salient object detectionは、グループ化された画像の中で共存する注目すべきオブジェクトを検出することを目的としている。
・最近、文脈を含めた物のセグメンテーションを行うための汎用モデルであるSegGPTが注目を集めている。
・セグメンテーションのための大きな突破口を持つSegGPTを利用して、Co-salient object detectionの課題に対する貢献を調査してみることを目的としている。
・このレポートでは、まずSegGPTをCo-salient object detectionの問題に適用するフレームワークを設計する。
・次に、SegGPTを3つの利用可能なデータセットのCo-salient object detectionの問題について評価する。
・共同注目シーンは、共同注目画像のグループ内の文脈の不一致のためにSegGPTにとって課題となることがわかった。

【要点】
・Co-salient object detectionは、グループ化された画像から注目すべきオブジェクトを検出する。
・SegGPTは、物のセグメンテーションのための汎用モデルとして注目されている。
・SegGPTをCo-salient object detectionに適用するためのフレームワークを設計した。
・SegGPTを3つのCo-salient object detectionのデータセットで評価した。
・共同注目シーンは、SegGPTにとって課題となる可能性がある。

要約(オリジナル)

Co-salient object detection targets at detecting co-existed salient objects among a group of images. Recently, a generalist model for segmenting everything in context, called SegGPT, is gaining public attention. In view of its breakthrough for segmentation, we can hardly wait to probe into its contribution to the task of co-salient object detection. In this report, we first design a framework to enable SegGPT for the problem of co-salient object detection. Proceed to the next step, we evaluate the performance of SegGPT on the problem of co-salient object detection on three available datasets. We achieve a finding that co-saliency scenes challenges SegGPT due to context discrepancy within a group of co-saliency images.

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