Detta dokument presenterar en Saliency detektionsalgoritm genom att integrera både lokal uppskattning och global sökning. I det lokala skattningsstadiet upptäcker vi lokal salthalt genom att använda ett djupt neuralt nätverk (DNN-L) som lär sig lokala patchfunktioner för att bestämma saltvärdet för varje pixel. De uppskattade lokala översiktskartorna förfinas ytterligare genom att man utforskar objektkoncepten på hög nivå. I det globala sökstadiet används den lokala lönekartan tillsammans med global kontrast och geometrisk information som globala funktioner för att beskriva en uppsättning objektkandidatregioner. Ett annat djupt neuralt nätverk (DNN-G) tränas för att förutsäga saliency poäng för varje objekt region baserat på de globala funktionerna. Den slutliga soliditetskartan genereras av en viktad summa av framträdande objektregioner. Vår metod ger två intressanta insikter. För det första kan lokala funktioner som man lärt sig av ett övervakat system effektivt fånga upp lokal kontrast, struktur och forminformation för detektering av beständighet. För det andra kan det komplexa förhållandet mellan olika globala soliditetskurer fångas upp av djupa nätverk och utnyttjas huvudsakligen snarare än heuritiskt. Kvantitativa och kvalitativa experiment på flera referensdatauppsättningar visar att vår algoritm presterar gynnsamt mot toppmoderna metoder.
Wang m.fl. REF integrerade både lokal uppskattning och global sökning med hjälp av två sekventiella CNN för att förutsäga soliditetskartor.
Deep networks for saliency detection via local estimation and global search
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}