Abstract-Som ett intressant och framväxande ämne, syftar cosaliency detektion till att samtidigt extrahera vanliga framträdande objekt i flera relaterade bilder. Det skiljer sig från det konventionella detekteringsparadigmet för detektering av hållfasthet för varje bild, där detekteringen av hållfasthet för varje bild bestäms en efter en oberoende utan att man drar nytta av homogeniteten i datapoolen för flera relaterade bilder. I detta dokument föreslår vi en ny metod för att upptäcka kosaliens med hjälp av modeller för djupt lärande. I det föreslagna arbetet introduceras och utforskas två nya koncept som kallas för överföring av intrasaliency och djup intersaliency mining. För intrasaliensen tidigare överföring, bygger vi en staplad denoiserande autoencoder (SDAE) för att lära sig saliency förkunskaper från hjälp annoterade dataset och sedan överföra den inlärda kunskapen för att uppskatta intrasaliency för varje bild i cosaliency datas. För den djupa intersaliensbrytningen formulerar vi den med hjälp av den djupa rekonstruktion som erhålls i det högsta dolda lagret av en självtränad SDAE. Den erhållna djupa intersalienten kan extrahera mer inneboende och allmänna dolda mönster för att upptäcka homogeniteten av kosalienta objekt i termer av några högre nivå begrepp. Slutligen genereras kosalicykartorna genom en viktad integration av den föreslagna intrasaliensen före, djup intersaliens och traditionell ytlig intersaliens. Omfattande experiment över olika allmänt tillgängliga referensdatauppsättningar visar på konsekventa resultatvinster med den föreslagna metoden jämfört med de senaste metoderna för att upptäcka kosaliens. Index Terms-Cosaliency upptäckt, djup inlärning, tidigare överföring, staplad denoiserande autoencoder (SDAE).
Det tillvägagångssätt som föreslås i REF utnyttjar staplade denoiserande autokodrar (SDAE) för två syften: tidigare överföring av intrasaliens och djup intersaliensbrytning.
Cosaliency Detection Based on Intrasaliency Prior Transfer and Deep Intersaliency Mining
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}