融合全局引导信息的多尺度显著性目标检测网络

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

0引言（Introduction）

显著性目标检测旨在快速定位并分割人类视觉最显著的物体，在图像编辑、视觉追踪等下游任务中发挥着至关重要的作用[1]。全卷积神经网络应用在显著性目标检测领域的方法[2包括学习各级特征之间的残差[3]、级联多个模块[4]、引入聚合模块[5]和采用全局上下文信息流[6]，构建双分支解码器[7]和编码器-解码器结构[8]、双分支编码器-解码器结构[9]，联合训练边界信息和显著性信息[10]，采用池化技术[11]，或是引入胶囊网络[12]等。（剩余7092字）

试读结束

目录
monitor