MSI-Net参考论文：Contextual Encoder-Decoder Network for Visual Saliency Prediction(A Kroner,2019)

最新推荐文章于 2025-04-19 22:22:33 发布
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本文介绍了一种基于Encoder-Decoder结构的轻量级网络，利用全局上下文信息和多尺度特性，采用VGG16作为骨干网络。在上采样过程中，通过bilinear缩放加3×3Conv替代传统方法，避免了棋盘效应。使用KLD作为损失函数，旨在最小化误差。

受分割网络的启发，利用Encoder-Decoder结构，全局上下文信息，是一种轻量级（Light-weight）的网络，用了多尺度特性，基于VGG16骨干网络来实现。在上采样时，使用bilinear缩放+3×3Conv代替简单的bilinear内插或deconv，deconv会产生棋盘（checkerboard）效应。用KLD作为损失函数，KLD越小越好。

tedd2012
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