基于全卷积神经网络的多目标显著性检测

来源 :计算机技术与发展 | 被引量 : 1次 | 上传用户：litang345

【摘要】

：

随着图像数据的爆炸性增长,图像处理变得越来越重要。显著性目标检测是图像处理的重要研究方向之一,目前已采用多种研究方法进行显著性目标检测,但是传统的显著性检测方法所使用的低级特征对于复杂场景并不健壮。全卷积神经网络在图像处理中表现出良好的性能,但存在目标显著性检测边界模糊等不足。为解决边界模糊等问题,该模型采用了一种具有跳跃连接的全卷积神经网络,以及5个不同膨胀率的空洞卷积按照一定规则组成的ESP模

【作者】

：

翟正利孙霞周炜梁振明

【机构】

：

青岛理工大学信息与控制工程学院

【出处】

：

计算机技术与发展

【发表日期】

：

2020年08期

【关键词】

：

目标检测空洞卷积低级特征全卷积神经网络跳跃连接 object detectionvoid convolutionlow-level featureful

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61502262)

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