要約
水中物体検出（UOD）は、水産養殖と海洋環境保護において重要な役割を果たしています。低コントラストや低光量の水中環境がもたらす課題に対応するため、いくつかの水中画像強調（UIE）手法が提案されてきました。しかし、強調された画像のみを使用しても、UODの性能は向上しません。なぜなら、それは避けられない形で水中物体の重要なパターンや詳細を削除または変更してしまう可能性があるからです。対照的に、我々は2つの領域からの補完的な情報を探索することがUODに有益であると考えています。生画像はシーンの自然な特性と物体のテクスチャ情報を保ち、一方で強調された画像は水中物体の可視性を向上させます。この観点に基づいて、我々は低可視性と低コントラストの水中環境における課題に対処するために、ゲート付きクロスドメイン協働ネットワーク（GCC-Net）を提案します。このネットワークには3つの専門的なコンポーネントが含まれています。まず、リアルタイムUIE手法が用いられ、低コントラスト領域での物体の可視性を向上させる強調画像を生成します。次に、クロスドメイン特徴相互作用モジュールが導入され、生画像と強調画像の特徴間での相互作用と補完情報の抽出を促進します。さらに、信頼できない生成結果による汚染を防ぐために、ゲート付き特徴融合モジュールが提案され、クロスドメイン情報の融合比率を適応的に制御します。本方法はクロスドメイン情報相互作用と融合という観点から新しいUODパラダイムを提示します。実験結果は、提案したGCC-Netが4つの水中データセット上で最先端の性能を達成していることを示しています。