Institute of Computing Technology, Chinese Academy IR
| 基于深度融合的显著性目标检测算法 | |
| 张冬明1; 靳国庆2; 代锋2; 袁庆升1; 包秀国1; 张勇东3 | |
| 2019 | |
| 发表期刊 | 计算机学报
 |
| ISSN | 0254-4164 |
| 卷号 | 42期号:9页码:2076 |
| 摘要 | 自然图像往往包含各种复杂的内容,基于单一特征的显著性检测算法很难从复杂场景中提取符合人类视觉的显著性目标.虽然多种显著图的融合能够弥补或者纠正单一特征带来的检测缺陷,但是不合理的显著图融合方式可能会进一步降低算法的检测性能.为了解决多种显著图的有效融合问题,作者提出了一种基于深度卷积神经网络的特征图深度融合模型.算法使用四种低层显著图作为网络的输入,采用前融合和后融合的双通道卷积网络学习图像的显著目标.前融合通道利用一个多层的全卷积网络生成对目标物体边缘敏感的显著图,后融合通道使用权重共享的浅层网络分别获得四种目标对象位置保持的高层语义显著图.两个通道的特征图再通过一个四层的全卷积网络进行优化,从而获得最终的显著图.在公开数据集上的大量实验证明了本文提出的显著图深度融合算法的有效性. |
| 关键词 | 显著目标检测 人工特征 深度融合 深度学习 显著图 |
| 语种 | 英语 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/36378 |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
| 作者单位 | 1.国家计算机网络应急技术处理协调中心 2.中国科学院计算技术研究所 3.中国科学技术大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 张冬明,靳国庆,代锋,等. 基于深度融合的显著性目标检测算法[J]. 计算机学报,2019,42(9):2076. |
| APA | 张冬明,靳国庆,代锋,袁庆升,包秀国,&张勇东.(2019).基于深度融合的显著性目标检测算法.计算机学报,42(9),2076. |
| MLA | 张冬明,et al."基于深度融合的显著性目标检测算法".计算机学报 42.9(2019):2076. |
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