【摘 要】
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显著性目标检测成为计算机视觉领域中的研究热点问题之一,但目前的方法在面对前景和背景对比度不强及复杂背景的图像时,较难取得好的检测效果。融合多尺度超像素分割方法,提
【机 构】
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国网辽宁省电力有限公司,南瑞集团有限公司（国网电力科学研究院有限公司）,南京航空航天大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家电网公司总部科技项目(SGLNXT00DKJS1700166)
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显著性目标检测成为计算机视觉领域中的研究热点问题之一,但目前的方法在面对前景和背景对比度不强及复杂背景的图像时,较难取得好的检测效果。融合多尺度超像素分割方法,提出一种在背景信息相对复杂的场景中基于FasterR-CNN的显著性目标检测方法。首先对图像进行多尺度超像素分割,同时利用FasterR-CNN对图像进行目标检测,根据似物性特点对超像素进行显著性筛选,得到初始目标位置特征后进行显著性检测及优化,最后使用元胞自动机方法对多尺度超像素显著性图进行融合。通过在特定类数据集进行实验,与已有典型显著性检测进
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