Abstract-Salient objektdetektion får allt mer uppmärksamhet som en viktig komponent eller steg i flera mönsterigenkänning och bildbehandling uppgifter. Även om en mängd kraftfulla Saliency modeller har föreslagits intensivt, de vanligtvis innebär tunga funktioner (eller modell) ingenjörskonst baserad på tidigare (eller antaganden) om egenskaperna hos objekt och bakgrunder. Inspirerad av effektiviteten i nyutvecklad funktionsinlärning tillhandahåller vi en ny ram för Deep Image Saliency Computing (DISC) för finkornig bildbehandling. I synnerhet, vi modellerar bilden styrka från både grov-och finnivå observationer, och utnyttja den djupa konvolutionella neurala nätverket (CNN) för att lära sig saliency representation på ett progressivt sätt. Speciellt är vår soliditetsmodell byggd på två staplade CNN. Den första CNN genererar en grov soliditet karta genom att ta den övergripande bilden som insats, grovt identifiera Saliency regioner i det globala sammanhanget. Dessutom integrerar vi superpixelbaserad lokal kontextinformation i det första CNN för att förfina den grova lönekartan. Vägledd av den grova saltkartan fokuserar den andra CNN på det lokala sammanhanget för att producera finkornig och korrekt saltkarta samtidigt som objektdetaljer bevaras. För en testbild, de två CNN:erna gemensamt genomföra saliency computing i ett skott. Vår DISC ram kan på ett enhetligt sätt belysa objekt-av-intresse från komplex bakgrund samtidigt som väl objekt detaljer. Omfattande experiment på flera standardriktmärken tyder på att DISC överträffar andra state-of-theart metoder och det generaliserar också väl över datauppsättningar utan ytterligare utbildning. Den körbara versionen av DISC finns på Internet: http://vision.sysu.edu.cn/projects/DISC.
Chen och Al. REF byggde en Saliency modell med två staplade konvolutionella neurala nätverk (CNN), och grov nivå och fin nivå representation lärande används för att lära sig saliency representation på ett progressivt sätt.
DISC: Deep Image Saliency Computing via Progressive Representation Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}