Abstract-Detection av framträdande objekt från bilder ökar forskningsintresset under de senaste åren eftersom det avsevärt kan underlätta ett brett utbud av innehållsbaserade multimediaapplikationer. Baserat på antagandet att förgrundsregioner är utmärkande inom ett visst sammanhang är de flesta konventionella metoder beroende av ett antal handgjorda egenskaper och deras särskiljningsförmåga mäts med hjälp av lokala eller globala kontraster. Även om dessa metoder har visat sig vara effektiva när det gäller att hantera enkla bilder, kan deras begränsade förmåga orsaka svårigheter när det gäller att hantera mer komplicerade bilder. I detta dokument föreslås en ny ram för detektering av salthalt genom att man först modellerar bakgrunden och sedan separerar framträdande föremål från bakgrunden. Vi utvecklar staplade denoiserande autokodare med djupinlärning arkitekturer för att modellera bakgrunden där latenta mönster utforskas och mer kraftfulla representationer av data lärs på ett oövervakat och bottom-up sätt. Efteråt formulerar vi separationen av framträdande föremål från bakgrunden som ett problem med att mäta resterna av djupa autokodrar. Omfattande utvärderingar av tre referensdatauppsättningar och jämförelser med nio toppmoderna algoritmer visar att detta dokument är överlägset. Index Terms-bakgrund föregående, djup rekonstruktion rest, framträdande objekt upptäckt, staplad denoiserande autoencoder (SDAE).
Han och Al. REF antog patchar från bildgräns till modellbakgrund och beräknade soliditet genom återuppbyggnaden av ett bakgrundsbaserat nätverk.
Background Prior-Based Salient Object Detection via Deep Reconstruction Residual
{'venue': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}