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電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>如何實現(xiàn)一種深度特征導(dǎo)向顯著性檢測算法

如何實現(xiàn)一種深度特征導(dǎo)向顯著性檢測算法

2020-11-03 | rar | 0.85 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  針對目前基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的顯著性檢測算法存在對復(fù)雜場景圖像目標(biāo)檢測不完整,背景噪聲多的問題,提出一種深度特征導(dǎo)向顯著性檢測算法。該算法是基于現(xiàn)有底層特征與深度卷積特征融合模型(ELD)的改進(jìn),網(wǎng)絡(luò)模型包含基礎(chǔ)特征提取,高層語義特征跨層級引導(dǎo)傳遞兩個部分。首先,根據(jù)不同層級卷積特征的差異性,構(gòu)建跨層級特征聯(lián)合的高層語義特征引導(dǎo)模型;然后,用改進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)模型生成初始顯著圖,利用高層語義特征引導(dǎo)的方式進(jìn)行顯著性聚類傳播;最后,用完全聯(lián)系條件隨機(jī)場對聚類傳播的結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化,使其能夠獲取更多結(jié)構(gòu)邊緣信息和降低噪聲并生成完整顯著圖。在ECSSD上和DUT-ORMON兩個數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實驗測試,實驗結(jié)果表明,所提算法的準(zhǔn)確率和召回率(PR)優(yōu)于ELD模型,其F-measure(F)值分別提升了7.5%和11%,平均絕對誤差(MAE)值分別降低了16%和15%,說明了所提算法模型能夠在目標(biāo)識別,模式識別,圖像索引等復(fù)雜圖像場景應(yīng)用領(lǐng)域得到更加魯棒的結(jié)果.

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