I det här dokumentet presenteras en ny djup arkitektur för saliency förutsägelse. Nuvarande toppmoderna modeller för saliency förutsägelse använder Fullt Convolutional nätverk som utför en icke-linjär kombination av funktioner som extraheras från den sista convolutional skikt för att förutsäga saliency kartor. Vi föreslår en arkitektur som istället kombinerar funktioner som extraheras på olika nivåer i ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN). Vår modell består av tre huvudblock: en funktionsextraktion CNN, en funktionskodning nätverk, som väger låg och hög nivå funktionskartor, och ett tidigare lärande nätverk. Vi jämför vår lösning med toppmoderna soliditetsmodeller på två offentliga referensdatauppsättningar. Resultaten visar att vår modell överträffar alla utvärderingsmått på SALICON-datasetet, som för närvarande är det största offentliga datasetet för saliency förutsägelse, och uppnår konkurrenskraftiga resultat på MIT300-riktmärket. Koden finns på https://github.com/marcellacornia/mlnet.
Cornia m.fl. Ref föreslog en arkitektur som kombinerar funktioner som extraheras på olika nivåer av en DCNN.
A deep multi-level network for saliency prediction
{'venue': '2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'journal': '2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}