Abstract-Traditional Saliency modeller antar vanligtvis handgjorda bildfunktioner och mänskliga-designade mekanismer för att beräkna lokala eller globala kontraster. I detta dokument föreslår vi en ny beräkningskraftsmodell, dvs. djup rumslig kontextuell långsiktig återkommande konvolutionsnätverk (DSCLRCN), för att förutsäga var människor tittar i naturliga scener. DSCLRCN lär sig först automatiskt servicerelaterade lokala funktioner på varje bildplats parallellt. Sedan kan DSCLRCN, i motsats till de flesta andra djupnätverksbaserade saliency-modeller som innehåller saliency i lokala sammanhang, härma de kortikala laterala inhibitionsmekanismerna i det mänskliga visuella systemet för att införliva globala sammanhang för att bedöma saliensen i varje bildplats genom att utnyttja modellen för djup rumsligt långtidsminne (DSLSTM). Dessutom integrerar vi scenkontextmodulering i DSLSTM för saliency inference, vilket leder till en ny modell för djup rumslig kontextuell LSTM (DSCLSTM). Hela nätverket kan tränas end-to-end och fungerar effektivt vid testning. Experimentella resultat på två referensdatauppsättningar visar att DSCLRCN kan uppnå toppmodern prestanda när det gäller detektion av soliditet. Dessutom kan den föreslagna DSCLSTM-modellen avsevärt öka prestandan för detektering av hållfasthet genom att införliva både globala rumsliga sammanlänkningar och scenkontextmodulering, vilket kan avslöja ny inspiration för studier om dem i beräkningsmodeller.
Dessa idéer vidareutvecklas i de senaste arbeten som kallas DSCLRCN REF, där den föreslagna modellen lär sig Saliency relaterade lokala funktioner på varje bildplats parallellt och sedan lär sig att samtidigt införliva globala sammanhang och scensammanhang för att dra slutsatser.
A Deep Spatial Contextual Long-Term Recurrent Convolutional Network for Saliency Detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}