Fullt konvolutionella neurala nätverk (FCN) har visat sina fördelar i den framträdande objektdetektion uppgift. De flesta befintliga FCNs-baserade metoder lider dock fortfarande av grova objektgränser. För att lösa detta problem fokuserar vi i detta dokument på komplementariteten mellan framträdande kantinformation och framträdande objektinformation. Därför presenterar vi ett eggguidning nätverk (EGNet) för framträdande objektdetektion med tre steg för att samtidigt modellera dessa två typer av kompletterande information i ett enda nätverk. I det första steget, vi extraherar de framträdande objektet funktioner genom en progressiv fusion sätt. I det andra steget integrerar vi den lokala egginformationen och den globala lokaliseringsinformationen för att få de framträdande eggfunktionerna. Slutligen, för att tillräckligt utnyttja dessa kompletterande funktioner, vi par samma framträdande kant funktioner med framträdande objekt funktioner vid olika resolutioner. Med hjälp av den rika egginformationen och lokaliseringsinformationen i framträdande eggfunktioner kan de sammanslagna funktionerna hjälpa till att lokalisera framträdande objekt, särskilt deras gränser mer exakt. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden fungerar gynnsamt mot de senaste metoderna på sex allmänt använda datauppsättningar utan förbehandling och efterbehandling. Källkoden finns på http: //mmcheng.net/egnet/.
Zhao m.fl. I REF föreslås ett nät för gränsvägledning som tar hänsyn till komplementariteten mellan viktiga objekt och gränser.
EGNet: Edge Guidance Network for Salient Object Detection
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}