Abstrakt. I detta dokument föreslås en ny metod för detektion av salthalt genom att man kombinerar uppskattning på regional nivå och beräkning av pixelhalter med CNN (som betecknas som CRPSD). För pixel-nivå saliency förutsägelse, ett helt konvolutionellt neuralt nätverk (kallas pixel-nivå CNN) konstrueras genom att ändra VGGNet arkitektur för att utföra flerskalig funktionsinlärning, baserat på vilken en bild-till-bild förutsägelse utförs för att åstadkomma pixel-nivå saliency detektion. För uppskattning av regionnivå är en adaptiv superpixelbaserad regiongenereringsteknik först utformad för att dela upp en bild i regioner, baserat på vilka regionnivåns salthalt uppskattas med hjälp av en CNN-modell (s.k. regionnivå CNN). Pixelnivå- och regionnivåsalienterna sammanställs för att bilda den slutliga viktkartan med hjälp av ett annat CNN (s.k. fusion CNN). Och pixel-nivån CNN och fusion CNN är gemensamt inlärda. Omfattande kvantitativa och kvalitativa experiment på fyra referensdata för allmänheten visar att den föreslagna metoden i hög grad överträffar de senaste metoderna för att upptäcka soliditet.
Tang REF kombinerar pixel-nivå saliency estimation och region-nivå saliency estimation för saliency detecting med CNNs.
Saliency Detection via Combining Region-Level and Pixel-Level Predictions with CNNs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}