融合深度模型和传统模型的显著性检测
目的 显著性检测是图像和视觉领域一个基础问题,传统模型对于显著性物体的边界保留较好,但是对显著性目标的自信度不够高,召回率低,而深度学习模型对于显著性物体的自信度高,但是其结果边界粗糙,准确率较低.针对这两种模型各自的优缺点,提出一种显著性模型以综合利用两种方法的优点并抑制各自的不足.方法 首先改进最新的密集卷积网络,训练了一个基于该网络的全卷积网络(FCN)显著性模型,同时选取一个现有的基于超像素的显著性回归模型,在得到两种模型的显著性结果图后,提出一种融合算法,融合两种方法的结果以得到最终优化结果,该算法通过显著性结果Hadamard积和像素间显著性值的一对一非线性映射,将FCN结果与传统模型的结果相融合.结果 实验在4个数据集上与最新的10种方法进行了比较,在HKU-IS数据集中,相比于性能第2的模型,F值提高了2.6％;在MSRA数据集中,相比于性能第2的模型,F值提高了2.2％,MAE降低了5.6％;在DUT-OMRON数据集中,相比于性能第2的模型,F值提高了5.6％,MAE降低了17.4％.同时也在MSRA数据集中进行了对比实验以验证融合算法的有效性,对比实验结果表明提出的融合算法改善了显著性检测的效果.结论 本文所提出的显著性模型,综合了传统模型和深度学习模型的优点,使显著性检测结果更加准确.
显著性检测、密集卷积网络、全卷积网络、融合算法、Hadamard积
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61471394,61402519;江苏省自然科学基金项目BK20140071,BK20140074
2019-01-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
1864-1873
