显著性目标检测——Detect Globally, Refine Locally: A Novel Approach to Saliency Detection

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摘要
简介
- 视觉显著性的应用
- 基于图像的显著物体检测需要解决的问题
- 显著性检测的现状
- RLN设计的整体思路
- 主要工作总结
网络架构模型图

摘要

上下文信息的有效集成对于显着对象检测至关重要。为了实现这一目标，大多数基于“跳过”架构的现有方法主要集中在如何集成卷积神经网络（CNN）的层次结构特征上。它们仅应用级联或按元素操作即可合并高级语义提示和低级详细信息。但是，这会降低预测的质量，因为混乱和嘈杂的信息也可能会通过。为了解决这个问题，提出一个全局递归定位网络（ global Recurrent Localization Network， RLN），该网络通过加权响应图来利用上下文信息，以便更准确地定位重要对象。特别的是，采用循环模块在多个时间步长上逐步完善CNN的内部结构。此外，为了有效地恢复对象边界，提出一个局部边界细化网络（local Boundary Refinement Network，BRN），以自适应地学习每个空间位置的局部上下文信息。所学习的传播系数可用于最佳地捕获每个像素与其相邻像素之间的关系。在五个具有挑战性的数据集上进行的实验表明，就流行的评估指标而言&#x

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