融合双向注意的全卷积编解码显著区域检测

• 作者: 刘丽英 田媚 邹琪 黄雅平
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 显著区域检测 全卷积网络 编码 解码 最小二乘估计
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 1139-1147
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6267字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1089.2019.17512

摘要

为准确定位复杂背景下的显著区域,优化显著图的稀疏性问题,融合自底向上和自顶向下的注意信息,提出一种全卷积编解码显著区域检测模型.首先构建基于VGG16网络的全卷积网络,并进行与之对称的解码操作;然后在解码过程中自顶向下地将高层特征与低层高分辨率特征相连接,输出不同分辨率特征下的显著图;最后对其采用最小二乘估计法找到最优权值进行加权结合,得到最终的显著图.在5个公开数据集上与当前流行的模型进行对比,结果表明该模型的性能优于其他模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹琪	北京交通大学计算机与信息技术学院	18	80	6.0	8.0
2	黄雅平	北京交通大学计算机与信息技术学院	24	272	6.0	16.0
3	田媚	北京交通大学计算机与信息技术学院	13	91	5.0	9.0
4	刘丽英	北京交通大学计算机与信息技术学院	1	0	0.0	0.0