qq_33964352的博客

问题： 作者认为，显著性目标检测领域迄今为止的工作解决的是一个相当病态的问题。即不同的人对于什么是显著性目标没有一个普遍的一致意见。这意味着一些目标会比另一些目标更加显著，并且不同的显著性目标中存在着一个相对排名。 本文方法： 本文方法解决了考虑了相对排名这个更普遍的问题，并且提出了适合于衡量该问题的数据与度量方法，本文解决方案是基于相对显著性和分段式细化的分层表示的深度网络。该网络也可以解...

 摘要     深度网络已经被证明可以编码高级语义特征，并在显着性检测中提供卓越的性能。 在本文中，我们通过使用循环完全卷积网络（RFCN）开发新的显着性模型更进一步。此外，循环体系结构使我们的方法能够通过纠正其先前的错误自动学习优化显着性映射。 为了训练具有多个参数的这样的网络，我们提出了使用语义分割数据的预训练策略，其同时利用对分割任务的强有力的监督以进行更好的训练，并使网络能够捕获对象的通...