cnn生成图像显著图_基于CNN与图像前背景分离的显著目标检测
基于
CNN
与图像前背景分离的显著目标检测
东野长磊
;
万文鑫
【期刊名称】
《软件导刊》
【年
(
卷
),
期】
2020(019)001
【
摘
要
】
为
了
解
决
计
算
机
视
觉
模
拟
人
眼
的
视
觉
机
制
,
显
著
性
目
标
检
测
DSS(Deeply
Supervised
Salient)
在某个场景中人眼首先观察到的目标
.
基于卷
积神经网络和图像前背景分离算法
,
通过神经网络模型进行训练得到显著性的粗
粒度图
,
然后将得到的粗粒度图通过图像前背景分离得到显著性的细粒度图
,
即最
终的显著性目标图
.
基于卷积神经网络
(Convolutional
neural
network)
和图像
前背景分离
(image
matting)
方法进行实验
,
结果表明
,
在广泛测试的显著性目标
数据集上得到的测试结果
F
值与
MAE
分别是
0.96
和
0.03,
说明基于卷积神经
网络和图像前背景分离的显著性目标检测方法能够有效检测图像中显著性目标
,
在准确率和细节方面效果很好
.
【总页数】
4
页
(271-274)
【关键词】
显著性目标检测
;
计算机视觉
;
卷积神经网络
;
图像前背景分离
【作者】
东野长磊
;
万文鑫
【作者单位】
山东科技大学计算机与工程学院
山东青岛
266510
【正文语种】
中文
【中图分类】
TP317.4
【相关文献】
1.
基于
CNN
的图像显著性目标检测算法概述
[J],
付喜梅
;
吴艺贤
;
杜磊
2.
面向变电站视频监控终端的目标检测方法及其优化
[J],
吴晖
;
李铭钧
;
杨英
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