【摘 要】
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图像的显著性检测是指提取图像中的显著信息,针对图像的显著信息进行有目的的处理以降低图像处理的时间和复杂度,是计算机视觉领域的重要研究方向。深度学习技术逐渐应用于图像的显著性检测,借助于卷积深度神经网络,对图像进行显著性物体检测已经取得了非常大的进步,然而目前的显著性检测结果依旧达不到应用需求。为了提高检测准确率,从多尺度特征提取的角度构建了一个图像显著性检测模型。主要工作包括:首先借鉴了层的迭代聚
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图像的显著性检测是指提取图像中的显著信息,针对图像的显著信息进行有目的的处理以降低图像处理的时间和复杂度,是计算机视觉领域的重要研究方向。深度学习技术逐渐应用于图像的显著性检测,借助于卷积深度神经网络,对图像进行显著性物体检测已经取得了非常大的进步,然而目前的显著性检测结果依旧达不到应用需求。为了提高检测准确率,从多尺度特征提取的角度构建了一个图像显著性检测模型。主要工作包括:首先借鉴了层的迭代聚合,提出了一种新的层多尺度集成方法。对不同尺度的层进行迭代聚合,从小尺度开始,通过高层指导低层的方式依次迭代,并且使迭代开始位置的尺度依次递增,使得在浅层进行多次迭代聚合,从而有效的提取层的特征信息,改善模型对显著性区域边缘和位置的检测。针对以往的大多数显著性检测模型都是在网络的最后进行监督,本文对中间层进行监督,通过正确的信息指导,不断修正内部参数,提高检测准确率。其次是基于跳跃连接的显著性检测模型的损失函数的融合方法,提出另外一种迭代集成架构,同样是从小尺度开始进行迭代聚合,但是令迭代开始位置的尺度是不变的,迭代的深度依次递减,使得在深层进行多次聚合。并且通过使迭代开始的尺度依次递增的方式,重复的进行上述迭代聚合,在相对深的层进行多次聚合。通过深层次的特征提取以及深度监督提高检测准确率。最后在MASR、DUT-OMRON、HKU-IS、ECSSD四个基本数据集上和一些典型方法进行对比,结果显示仅仅通过200次迭代,该方法取得的检测准确率提高1了个百分点。
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