Abstract-A key problem i framträdande objektdetektion är hur man effektivt modellerar de semantiska egenskaperna hos framträdande objekt på ett datadrivet sätt. I detta dokument föreslår vi en multi-task djup Saliency modell baserad på en helt konvolutional neurala nätverk med global input (hela råa bilder) och global utdata (hel Saliency kartor). I princip utgår den föreslagna lönemodellen från en datadriven strategi för kodning av den underliggande informationen om ersättning i förväg, och därefter inrättas ett system för lärande med flera uppgifter för att undersöka de inneboende sambanden mellan detektering av styrka och semantisk bildsegmentering. Genom samverkande funktioner lärande från sådana två korrelerade uppgifter, de delade helt konvolutionella skikten producerar effektiva funktioner för objektuppfattning. Dessutom är den kapabel att fånga den semantiska informationen om framträdande objekt över olika nivåer med hjälp av de helt konvolutionella skikten, som undersöker funktionen-delning egenskaper av framträdande objektdetektion med en stor minskning av funktion redundans. Slutligen presenterar vi en graf Laplacian regularized icke-linjär regression modell för saliency förfining. Experimentella resultat visar hur effektiv vår strategi är i jämförelse med den senaste tekniken.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. I Ref föreslogs en modell för djupdetektering med flera uppgifter som bygger på ett fullständigt uppkopplat CNN.
DeepSaliency: Multi-Task Deep Neural Network Model for Salient Object Detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}