基于多尺度信息处理和Gabor初始化的图像显著性对象检测
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作者:
作者单位:

(台州学院 图像处理与模式识别研究所,浙江 台州 318000)

作者简介:

闯跃龙(1977-),男,辽宁省抚顺市人, 博士,讲师,主要从事计算机视觉方面的研究.

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金项目(61976149)、浙江省自然科学基金项目(LZ20F020002)和台州市科技计划项目(1901gy20)资助项目 (台州学院 图像处理与模式识别研究所,浙江 台州 318000)


Image salient object detection based on multi-scale information processing and Gabor initialization
Author:
Affiliation:

(Institute of Image Processing and Pattern Recognition,Taizhou University,318000)

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    摘要:

    基于全卷积网络的图像显著性检测获得了广泛的关 注,并取得了令人瞩目的检测性能 。然而,该类型神经网络依然存在许多问题,如高复杂网络导致难以训练、显著性对象边缘 结果不准确等。针对这些问题,本文提出基于Gabor初始化的卷积神经网络。该网络主要特 点包括:1) 利用Gabor特征初始化卷积神经网络,提高神经网络训练效率; 2) 构建多尺 度 桥接模块,有效衔接编码和解码阶段,进而提高显著性检测结果; 3) 提出加权交叉熵损失 函数,提高训练效果。实验结果表明,本文提出的神经网络在三个不同的数据集上均显示出 优异的显著性对象检测性能。

    Abstract:

    FCN based image saliency detection met hods have become very popular in the past few years because of outstanding performance.However,problems still exist in the methods,such as difficult training process,inaccurate edge detect ion.To solve the problems,a convolutional neural network based on Gabor initia lization is proposed,and the features of the network include:1) making use of Gabor feature improving the efficiency of training process; 2) constructing brid ge module for the purpose connecting coding and decoding processes; 3) proposing weighted cross entropy loss function to facilitate training effect.The experim ent shows that the proposed network represent brilliant performance in three pub lic datasets.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

闯跃龙,张石清,赵小明.基于多尺度信息处理和Gabor初始化的图像显著性对象检测[J].光电子激光,2020,31(8):834~841

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  • 收稿日期:2020-01-09
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  • 在线发布日期: 2020-11-10
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