A Spatial-Temporal Dual-Mode Mixed Flow Network for Panoramic Video Salient Object Detection

📄 arXiv: 2310.09016v1 📥 PDF

作者: Xiaolei Chen, Pengcheng Zhang, Zelong Du, Ishfaq Ahmad

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2023-10-13

💡 一句话要点

提出空间-时间双模混合流网络以解决全景视频显著目标检测问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 全景视频 显著目标检测 空间-时间网络 双模态注意力 特征融合 深度学习 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有的2D视频显著目标检测方法在全景视频中应用时，面临低检测精度和高模型复杂度等挑战。
  2. 本文提出了空间-时间双模混合流网络（STDMMF-Net），通过设计ILA、ILW和BMA模块来提升全景视频的显著目标检测能力。
  3. 实验结果显示，所提方法在检测精度和模型性能上均优于当前最先进的技术，具有更好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

全景视频中的显著目标检测（SOD）仍处于初步探索阶段。将2D视频SOD方法间接应用于全景视频的显著目标检测面临诸多挑战，如检测精度低、模型复杂度高和泛化性能差。为克服这些障碍，本文设计了跨层注意力（ILA）模块、跨层权重（ILW）模块和双模态注意力（BMA）模块，并基于这些模块提出了空间-时间双模混合流网络（STDMMF-Net），利用全景视频的空间流和相应的光流进行SOD。大量主观和客观实验结果表明，所提方法在检测精度上优于现有最先进方法，并在模型推理所需内存、测试时间、复杂度和泛化性能方面表现更佳。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决全景视频中的显著目标检测问题，现有方法在检测精度、模型复杂度和泛化性能方面存在不足。

核心思路：通过设计跨层注意力（ILA）、跨层权重（ILW）和双模态注意力（BMA）模块，提升全景视频中显著目标特征的提取和融合效率。

技术框架：整体架构为空间-时间双模混合流网络（STDMMF-Net），包括ILA模块用于计算相邻帧特征的注意力，ILW模块用于量化显著目标信息，BMA模块用于提升检测精度。

关键创新：最重要的创新在于引入了ILA和ILW模块，显著提高了特征提取和融合的效率，与传统方法相比，能够更好地处理全景视频的复杂性。

关键设计：在设计中，ILA模块关注相邻帧的特征关系，ILW模块优化特征融合，BMA模块则通过双模态注意力机制提升检测准确性，确保模型在复杂场景下的有效性。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提STDMMF-Net在显著目标检测任务中，检测精度显著高于现有最先进方法，具体性能提升幅度达到XX%（具体数据待补充），同时在模型推理所需内存和测试时间上也表现出色，展现出更优的综合性能。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能监控、自动驾驶、虚拟现实等场景，能够有效提升全景视频中的目标检测能力，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。未来，该技术可能推动全景视频分析和理解的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Salient object detection (SOD) in panoramic video is still in the initial exploration stage. The indirect application of 2D video SOD method to the detection of salient objects in panoramic video has many unmet challenges, such as low detection accuracy, high model complexity, and poor generalization performance. To overcome these hurdles, we design an Inter-Layer Attention (ILA) module, an Inter-Layer weight (ILW) module, and a Bi-Modal Attention (BMA) module. Based on these modules, we propose a Spatial-Temporal Dual-Mode Mixed Flow Network (STDMMF-Net) that exploits the spatial flow of panoramic video and the corresponding optical flow for SOD. First, the ILA module calculates the attention between adjacent level features of consecutive frames of panoramic video to improve the accuracy of extracting salient object features from the spatial flow. Then, the ILW module quantifies the salient object information contained in the features of each level to improve the fusion efficiency of the features of each level in the mixed flow. Finally, the BMA module improves the detection accuracy of STDMMF-Net. A large number of subjective and objective experimental results testify that the proposed method demonstrates better detection accuracy than the state-of-the-art (SOTA) methods. Moreover, the comprehensive performance of the proposed method is better in terms of memory required for model inference, testing time, complexity, and generalization performance.