Camouflaged Object(위장된 물체)란 무엇입니까?
Camouflaged Object 위장된 물체 - The camouflaged objects cannot be adequately visible by the human vision systems. [1] Camouflaged objects are generally difficult to be detected in their natural environment even for human beings. [2] Use ASPP (Atrous Spatial Pyramid Pooling) to enhance the image features of camouflaged object, and then connect the Parallel Decoder (PD) module to get the global map, and then use the Group-Reversal Block (GRB) module to connect sequentially, refine the details, and finally perform deep supervision learning got result. [3] Nevertheless, problems of camouflaged objects, visibility changes, static-camera intervals, textureless areas, and scale ambiguity, diminish the usefulness of such self-supervision. [4] Here, we demonstrate an optical holography-based masquerade that could encode the camouflaged object ("bomb") into another uncorrelated phase object ("dog") by using transmissive dielectric metasurfaces with the total efficiency as high as 78% at visible wavelengths. [5] Infrared (IR) images are essential to improve the visibility of dark or camouflaged objects. [6] Camouflaged objects attempt to conceal their texture into the background and discriminating them from the background is hard even for human beings. [7]위장된 물체는 인간의 시각 시스템으로 적절하게 볼 수 없습니다. [1] 위장된 물체는 일반적으로 인간의 경우에도 자연 환경에서 감지하기 어렵습니다. [2] ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)를 사용하여 위장된 개체의 이미지 기능을 강화한 다음 PD(Parallel Decoder) 모듈을 연결하여 전역 지도를 얻은 다음 GRB(Group-Reversal Block) 모듈을 사용하여 순차적으로 연결, 미세 조정 세부 사항을 확인하고 마지막으로 심층 감독 학습을 수행하여 결과를 얻었습니다. [3] 그럼에도 불구하고 위장된 물체, 가시성 변화, 정적 카메라 간격, 질감이 없는 영역 및 축척 모호성 문제는 이러한 자체 감독의 유용성을 감소시킵니다. [4] 여기에서 우리는 가시 파장에서 총 효율이 78%인 투과 유전체 메타표면을 사용하여 위장된 물체("폭탄")를 다른 비상관 위상 물체("개")로 인코딩할 수 있는 광학 홀로그래피 기반 가장을 시연합니다. [5] 적외선(IR) 이미지는 어둡거나 위장된 물체의 가시성을 향상시키는 데 필수적입니다. [6] 위장된 물체는 자신의 질감을 배경에 숨기려고 하며 배경과 구별하는 것은 인간에게도 어렵습니다. [7]
camouflaged object detection 위장된 물체 감지
To address this problem, we propose Camouflaged Object Detection with Cascade and Feedback Fusion (CODCEF), a deep learning framework based on an RGB optical sensor that leverages a cascaded structure with Feedback Partial Decoders (FPD) instead of a traditional encoder–decoder structure. [1] In this work, we propose a novel framework for camouflaged object detection (COD), named D2C-Net, which contains two new modules: dual-branch features extraction (DFE) and gradually refined cross fusion (GRCF). [2] Camouflaged object detection (COD) is a challenging task due to the low boundary contrast between the object and its surroundings. [3] Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms the classical camouflaged object detection method and typical CNN-based detection methods. [4]이 문제를 해결하기 위해 우리는 기존 인코더-디코더 구조 대신 피드백 부분 디코더(FPD)가 있는 계단식 구조를 활용하는 RGB 광학 센서를 기반으로 하는 딥 러닝 프레임워크인 CODCEF(Camoflaged Object Detection with Cascade and Feedback Fusion)를 제안합니다. [1] 이 작업에서 우리는 D2C-Net이라는 위장된 물체 탐지(COD)를 위한 새로운 프레임워크를 제안합니다. 여기에는 이중 분기 기능 추출(DFE)과 점진적으로 정제된 교차 융합(GRCF)이라는 두 가지 새로운 모듈이 포함됩니다. [2] 위장된 물체 감지(COD)는 물체와 주변 환경 간의 경계 대비가 낮기 때문에 어려운 작업입니다. [3] 실험 결과 제안한 방법이 기존의 위장 객체 탐지 방법과 CNN 기반의 일반적인 탐지 방법보다 성능이 우수함을 보여줍니다. [4]