多路径卷积神经网络的轮廓感知
目的 引入视觉信息流的整体和局部处理机制,提出了一种多路径卷积神经网络的轮廓感知新方法.方法 利用高斯金字塔尺度分解获得低分辨率子图,用来表征视觉信息中的整体轮廓;通过2维高斯导函数模拟经典感受野的方向选择性,获得描述细节特征的边界响应子图;构建多路径卷积神经网络,利用具有稀疏编码特性的子网络(Sparse-Net)实现对整体轮廓的快速检测;利用具有冗余度增强编码特性的子网络(Redundancy-Net)实现对局部细节特征提取;对上述多路径卷积神经网络响应进行融合编码,以实现轮廓响应的整体感知和局部检测融合,获取轮廓的精细化感知结果.结果 以美国伯克利大学计算机视觉组提供的数据集BSDS500图库为实验对象,在GTX1080Ti环境下本文Sparse-Net对整体轮廓的检测速度达到42幅/s,为HFL方法1.2幅/s的35倍;而Sparse-Net和Redundancy-Net融合后的检测指标数据集尺度上最优(ODS)、图片尺度上最优(OIS)、平均精度(AP)分别为0.806、0.824、0.846,优于HED (holistically-nested edge detection)方法和RCF(richer convolution features for edge detection)方法,结果表明本文方法能有效突出主体轮廓并抑制纹理背景.结论 多路径卷积神经网络的轮廓感知应用,将有助于进一步理解视觉感知机制,并对减弱卷积神经网络的黑盒特性有着重要的意义.
轮廓检测、空洞卷积、卷积神经网络、视觉感知、特征融合
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61501154
2019-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共11页
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