Abstract-Många ansträngningar har gjorts för att designa olika lågnivå saliency för RGBD saliency detektion, såsom färg eller djup kontrast funktioner, bakgrund och färg kompaktness tidigare. Hur dessa soliditetskurer samverkar med varandra och hur man införlivar dessa lågnivåkurer på ett effektivt sätt för att skapa en master Saliency-karta är dock fortfarande ett utmanande problem. I detta papper designar vi ett nytt konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för att sammansmälta olika lågnivå Saliency linjer till hierarkiska funktioner för att automatiskt upptäcka framträdande objekt i RGBD-bilder. I motsats till de befintliga verk som direkt matar råbildspixlar med CNN, utnyttjar den föreslagna metoden kunskapen om traditionell detektering av beständighet genom att anta olika meningsfulla och väl utformade tåliga vektorer som indata. Detta kan leda utbildningen av CNN i riktning mot att upptäcka betydande objekt mer effektivt på grund av den minskade inlärningsmångfalden. Vi integrerar sedan ett Laplacianskt förökningsramverk med det lärda CNN för att extrahera en rumsligt konsekvent soliditetskarta genom att utnyttja den inbyggda strukturen i indatabilden. Omfattande kvantitativa och kvalitativa experimentella utvärderingar av tre datauppsättningar visar att den föreslagna metoden konsekvent överträffar de senaste metoderna.
Qu et al. (EN) Herr ordförande, mina damer och herrar! konstruerade en ny CNN för att sammansmälta olika lågnivå Saliency linjer till hierarkiska funktioner för att automatiskt upptäcka framträdande objekt i RGB-D-avbildningar REF.
RGBD Salient Object Detection via Deep Fusion
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}