【摘 要】
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显著性检测是指通过模拟人的视觉特征提取图像中的显著区域,是计算机进一步理解和处理图像的重要预处理方式。关于显著性检测的研究已经有很多,但是关于人类视觉系统是如何捕捉到显著性区域尚未有明确的的解释。同时因为大量图像也蕴含着丰富的前后景信息,显著性检测仍然有很大的进步空间。特别是当图像包含一个复杂的场景,如何高效准确地将显著性物体提取出来仍然是一个待解决的问题。随着卷积神经网络的快速发展,显著性检测已
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显著性检测是指通过模拟人的视觉特征提取图像中的显著区域,是计算机进一步理解和处理图像的重要预处理方式。关于显著性检测的研究已经有很多,但是关于人类视觉系统是如何捕捉到显著性区域尚未有明确的的解释。同时因为大量图像也蕴含着丰富的前后景信息,显著性检测仍然有很大的进步空间。特别是当图像包含一个复杂的场景,如何高效准确地将显著性物体提取出来仍然是一个待解决的问题。随着卷积神经网络的快速发展,显著性检测已经取得了长足的进步。计算机已经不需要提供很多的先验信息,神经网络便能从批量训练数据中提取出显著性这一特征。然而,目前很多基于深度学习的显著性检测方法虽然已经能够准确地找到图像显著性区域,但是它们有时会错误地将非显著性物体误识别为显著性物体,尤其当图像本身具有一个极其复杂的场景。为了解决这一问题,本文提出了一个两阶段的图像显著性检测方法。在第一个阶段,算法应当先尽可能地将显著性区域从原始图像中剥离出来。本文使用一个神经网络以回归包含所有显著性物体的最小显著性区域（RMSR）,这个区域将包含所有的显著性物体同时尽可能的移除掉背景。通过它便能很好地解决了复杂场景下的显著性物体定位问题。随后在第二个阶段,为了尽可能多的融合多层次特征,本文提出了一个螺旋共享型神经网络以完成像素级显著性检测,其作用对象是第一阶段提取出来的最小显著性区域。通过这样一个两阶段的算法模型,我们便能够从一张极其复杂的原始图像上准确地提取出显著性物体。通过在一些公开数据集上的实验验证,我们的方法已经达到了世界领先水平。
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