基于多特征注意力循环网络的显著性检测

来源 :计算机辅助设计与图形学学报 | 被引量 : 1次 | 上传用户：jql002

【摘要】

：

特征表达是图像显著性检测的关键,现有方法所提取的特征缺乏一定的可辨识性.为此,提出多尺度上下文特征提取机制和注意力循环机制来解决这一问题.多尺度上下文特征提取机制通过空洞卷积增大高层特征的感受野来获取丰富的上下文语义特征,并采用向量聚合策略对特征进行融合.为增强融合特征的可辨识性,利用注意力机制自适应地对卷积特征增加权重以区分每个像素的重要性,使注意力集中于显著性区域,并抑制背景中的干扰信息.在此

【作者】

：

卢珊妹郭强王任张彩明

【机构】

：

山东财经大学计算机科学与技术学院,山东省数字媒体技术重点实验室,山东大学软件学院

【出处】

：

计算机辅助设计与图形学学报

【发表日期】

：

2020年12期

【关键词】

：

空洞卷积多尺度特征注意力机制循环网络显著性检测 atrous convolutionmulti-scale featureattention mecha

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61873145,61802229),山东省自然科学省属高校优秀青年联合基金(ZR2017JL029),山东省自然科学基金(ZR2018BF007),山东省高等学校青创科技计划(2019KJN045),山东省优势学科人才团队

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