Salient objektdetektion har nyligen bevittnat betydande framsteg på grund av kraftfulla funktioner extraheras med hjälp av djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN). Befintliga CNN-baserade metoder fungerar dock på patchnivå istället för pixelnivå. Resultatet är vanligtvis suddigt, särskilt nära gränsen för framträdande objekt. Dessutom behandlas bildlappar som oberoende prover även när de överlappar varandra, vilket ger upphov till betydande redundans i beräkning och lagring. I detta dokument föreslår vi ett heltäckande nätverk av djupa kontraster för att övervinna de ovan nämnda begränsningarna. Vårt djupa nätverk består av två kompletterande komponenter, en pixel-nivå helt konvolutionell ström och en segmentvis rumslig pooling ström. Den första strömmen producerar direkt en solid karta med pixelnivå noggrannhet från en ingångsbild. Den andra strömmen extraherar segmentmässigt har mycket effektivt, och bättre modeller Saliency diskontinuities längs objektgränser. Slutligen kan en fullt ansluten CRF-modell eventuellt införlivas för att förbättra den rumsliga sammanhållningen och konturlokaliseringen i de sammanslagna resultaten från dessa två strömmar. Experimentella resultat visar att vår djupa modell avsevärt förbättrar den senaste tekniken.
Li REF designar ett djupt nätverk bestående av pixel-nivå helt konvolutionell ström och en segmentvis rumslig pooling ström.
Deep Contrast Learning for Salient Object Detection
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}