FastInstShadow: A Simple Query-Based Model for Instance Shadow Detection

要約

インスタンスシャドウ検出は、既存のメソッドが最初に影とオブジェクトを独立して検出し、次にそれらを関連付けるシャドウとオブジェクトのペアを検出するタスクです。
このペーパーでは、FastInstshadowを紹介します。これは、2つのデュアルパストランスデコーダーを備えたアソシエーショントランスデコーダーを備えたクエリベースのアーキテクチャを通じて検出精度を強化する方法を紹介し、検出中の影とオブジェクト間の関係を評価するためのアソシエーショントランスデコーダーです。
SOBAデータセットを使用した実験結果は、提案された方法がすべての基準にわたって既存のすべての方法よりも優れていることを示しました。
この方法により、最も正確な既存の方法であるSSISV2よりも精度が高い中程度の解像度画像では、リアルタイム処理が実行可能になります。
私たちのコードは、https：//github.com/wlotkr/fastinstshadowで入手できます。

要約(オリジナル)

Instance shadow detection is the task of detecting pairs of shadows and objects, where existing methods first detect shadows and objects independently, then associate them. This paper introduces FastInstShadow, a method that enhances detection accuracy through a query-based architecture featuring an association transformer decoder with two dual-path transformer decoders to assess relationships between shadows and objects during detection. Experimental results using the SOBA dataset showed that the proposed method outperforms all existing methods across all criteria. This method makes real-time processing feasible for moderate-resolution images with better accuracy than SSISv2, the most accurate existing method. Our code is available at https://github.com/wlotkr/FastInstShadow.

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