基于多尺度卷積神經網絡的顯著性檢測方法

打開文本圖片集

摘要：在顯著性檢測技術迅速發(fā)展的今天，傳統(tǒng)的顯著性檢測技術對圖片提取顯著性目標區(qū)域時常常遇到難以在復雜的圖片中準確地區(qū)分物體的內部區(qū)域和邊界，造成邊界模糊、提取精度不佳等問題。針對以上問題，根據卷積神經網絡特征提取時會同時產生多個尺度特征的特點，提出了一種基于多尺度卷積神經網絡的顯著性檢測方法。首先，圖片經過特征提取模塊產生分辨率不同的特征圖；其次，由上至下建立多尺度特征連接；然后，采用降維、上采樣等方式進行融合特征；最后，提取圖片顯著目標區(qū)域。（剩余6301字）