When Super-Resolution Meets Camouflaged Object Detection: A Comparison Study

要約

超解像度 (SR) と迷彩物体検出 (COD) は、さまざまな共同アプリケーションを持つコンピューター ビジョンの 2 つの注目のトピックです。
たとえば、低解像度の監視画像は、超解像度技術と偽装物体検出によって連続的に処理できます。
ただし、以前の研究では、これら 2 つの領域は常に分離して研究されていました。
本稿では、初めて両者を総合的に比較評価する。
具体的には、一般的に使用される COD データセットに対してさまざまな超解像手法のベンチマークを行い、同時に SR 手法で処理された COD データを使用してさまざまな COD モデルの堅牢性を評価します。
私たちの目標は、これら 2 つの領域を橋渡しし、新しい実験現象を発見し、新しい実験を要約することです。

要約(オリジナル)

Super Resolution (SR) and Camouflaged Object Detection (COD) are two hot topics in computer vision with various joint applications. For instance, low-resolution surveillance images can be successively processed by super-resolution techniques and camouflaged object detection. However, in previous work, these two areas are always studied in isolation. In this paper, we, for the first time, conduct an integrated comparative evaluation for both. Specifically, we benchmark different super-resolution methods on commonly used COD datasets, and meanwhile, we evaluate the robustness of different COD models by using COD data processed by SR methods. Our goal is to bridge these two domains, discover novel experimental phenomena, summarize new experim.

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