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结合双流特征融合及对抗学习的图像显著性检测

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  • 【题名】:结合双流特征融合及对抗学习的图像显著性检测
  • 【年份】:2021
  • 【作者】:张艺涵,张朝晖,霍丽娜,解滨,王秀青
  • 【关键词】:显著性检测  双流特征融合  对抗学习  卷积塔  条件生成对抗网络
  • 【摘要】:为实现图像显著区域或目标的低级特征与语义信息有意义的结合,以获取结构更完整、边界更清晰的显著性检测结果,提出一种结合双流特征融合及对抗学习的彩色图像显著性检测(SaTSAL)算法.首先,以VGG-16和Res2Net-50为双流异构主干网络,实现自底向上、不同级别的特征提取;之后,分别针对每个流结构,将相同级别的特征图送入卷积塔模块,以增强级内特征图的多尺度信息;进一步,采用自顶向下、跨流特征图逐级侧向融合方式生成显著图;最后,在条件生成对抗网络的主体框架下,利用对抗学习提升显著性检测结果与显著目标的结构相似性.以P-R曲线、F-measure、平均绝对误差、S-measure为评价指标,在ECSSD, PASCAL-S, DUT-OMRON以及DUTS-test4个公开数据集上与其他10种基于深度学习的显著性检测算法的对比实验表明, SaTSAL算法优于其他大部分算法.
  • 【期刊名】:计算机辅助设计与图形学学报
  • 【分类号】:TP391.41;TP183
  • 【期号】:第3期
  • 【资金项目】:国家自然科学基金青年科学基金(61702158);河北省自然科学基金青年科学基金(F2018205137);河北省自然科学基金(F2018205102);河北省教育厅重点基金(ZD2020317);2020年河北师范大学研究生(CXZZSS2020070)
  • 【作者单位】:河北师范大学计算机与网络空间安全学院;河北省供应链大数据分析与数据安全工程研究中心;河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室
  • 【页码】:376-384
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