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基于全卷积网络的语义显著性区域检测方法研究
基于全卷积网络的语义显著性区域检测方法研究
作者:
孙蒙
张雄伟
曹铁勇
郑云飞
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
语义信息
全卷积网络
颜色外观模型
显著性区域检测
摘要:
基于底层视觉特征和先验知识的显著性区域检测算法难以检测一些复杂的显著性目标,人的视觉系统能分辨这些目标是由于其中包含丰富的语义知识.本文构建了一个基于全卷积结构的语义显著性区域检测网络,用数据驱动的方式构建从图像底层特征到人类语义认知的映射,提取语义显著性区域.针对网络提取的语义显著性区域的缺点,本文进一步引入颜色信息、目标边界信息、空间一致性信息获得准确的超像素级前景和背景概率.最后提出一个优化模型融合前景和背景概率信息、语义信息、空间一致性信息得到最终的显著性区域图.在6个数据集上与15种最新算法的比较实验证明了本文算法的有效性和鲁棒性.
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篇名
基于全卷积网络的语义显著性区域检测方法研究
来源期刊
电子学报
学科
工学
关键词
语义信息
全卷积网络
颜色外观模型
显著性区域检测
年,卷(期)
2017,(11)
所属期刊栏目
学术论文
研究方向
页码范围
2593-2601
页数
9页
分类号
TP391.4
字数
6442字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.0372-2112.2017.11.004
五维指标
作者信息
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姓名
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郑云飞
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张雄伟
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全卷积网络
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研究来源
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研究去脉
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期刊影响力
电子学报
主办单位:
中国电子学会
出版周期:
月刊
ISSN:
0372-2112
CN:
11-2087/TN
开本:
大16开
出版地:
北京165信箱
邮发代号:
2-891
创刊时间:
1962
语种:
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
江苏省自然科学基金
英文译名:
Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:
http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
期刊文献
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