52、利用预训练Deeplab和k-Means的显著目标检测及室内空间实时识别方法

利用预训练Deeplab和k-Means的显著目标检测及室内空间实时识别方法

1. 显著目标检测方法概述

在显著目标检测领域，提出了一种基于预训练语义分割网络的简单技术。该技术借助预训练的Deeplab网络和k-Means算法，能够有效地进行显著目标分割。预训练网络的一个重要优势在于它可以对所需检测的目标类别保持无关性。这意味着，当目标在外观上属于其类别中的异常值时，网络也有可能正确检测到它，而传统方法通常在这种情况下会遇到困难。

在自然数据集上的实验结果如下表所示：
| 相关指标 | 数值 |
| ---- | ---- |
| 指标1 | 74.8% |
| 指标2 | 92.8% |
| 指标3 | 74.3% |
| 指标4 | 77.4% |
| 指标5 | 76.1% |
| 指标6 | 73.1% |
| 指标7 | 89.2% |
| 指标8 | 91.7% |
| 指标9 | 37.0% |
| 指标10 | 65.6% |
| 指标11 | 86.8% |
| 指标12 | 83.8% |
| 指标13 | 92.5% |
| 指标14 | 63.7% |

从这些数据可以看出，该方法在不同指标上都有一定的表现，说明其在显著目标检测方面具有一定的有效性。

2. 室内空间实时识别方法背景

大型建筑空间需要定期进行测量、检查和翻新。传统的人工检查方式不仅费力，而且耗时，还可能导致延误和额外成本。此外，室内空间的复杂性，如设计、连通性和规模等方面，也增加了检查的难度。