本文關(guān)鍵詞：深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的顯著性檢測，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目的顯著性檢測問題是近年來的研究熱點(diǎn)之一,針對許多傳統(tǒng)方法都存在著特征學(xué)習(xí)不足和魯棒檢測效果不好等問題,提出一種新的基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的顯著性檢測模型。方法首先,利用超像素的方法聚類相似特征的像素點(diǎn),仿人腦視皮層細(xì)胞提取目標(biāo)邊緣,得到區(qū)域和邊緣特征。然后,通過深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)圖像的區(qū)域與邊緣特征,獲取相應(yīng)的目標(biāo)檢測顯著度置信圖。最后,將深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的置信度融入到條件隨機(jī)場,求取能量最小化,實(shí)現(xiàn)顯著性與非顯著性判別,完成顯著性檢測任務(wù)。結(jié)果在兩個(gè)常用的視覺檢測數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),本文算法的檢測精度與當(dāng)前最好的方法相比,在MSAR數(shù)據(jù)庫上檢測精度相對提升大約1.5%,在Berkeley數(shù)據(jù)庫上提升效果更加明顯,達(dá)到了5%。此外,無論是自然場景還是人工建筑場景、大目標(biāo)與小目標(biāo),檢測的效果都是最好的。結(jié)論本文融合多特征的深度學(xué)習(xí)方法與單一淺層人工特征的方法相比更有優(yōu)勢,它避免了手工標(biāo)定特征所帶來的不確定性,具有更好的魯棒性與普適性,從主觀視覺愉悅度和客觀檢測準(zhǔn)確度兩方面說明了算法的有效性。
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 顯著性檢測 超像素 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 條件隨機(jī)場
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61372167,61379104)~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： high robustness and universality.Experimental results show the superiority of our proposed algorithm to the method usingshallow artificial features.Both subjective visual pleasure and objective detection accuracy attest the effectiveness of theproposed a

【相似文獻(xiàn)】

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