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多层次特征融合的视频显著目标检测系统设计: 收藏
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引用; 《实验室研究与探索》2022年第3期41卷 94-98页; 作者：毕洪波朱徽徽杨丽娜张丛吴然万东北石油大学电气信息工程学院黑龙江大庆163318; 以ResNet-50为骨干网络,设计了多尺度特征融合的视频显著性目标检测系统。系统主要由上下文语义聚合模块(用于空间特征的提取)和双层卷积LSTM模块(用于连续帧间时间相关性的提取)组成。该系统使用ResNet-50提取显著性目标特征,提出上下...; 以ResNet-50为骨干网络,设计了多尺度特征融合的视频显著性目标检测系统。系统主要由上下文语义聚合模块(用于空间特征的提取)和双层卷积LSTM模块(用于连续帧间时间相关性的提取)组成。该系统使用ResNet-50提取显著性目标特征,提出上下文语义聚合模块,利用自上而下和自下而上的结构融合深层特征和浅层特征,可以灵活调整不同层次特征的贡献,并进行有效的信息交换。然后,将空间细化的特征输入双层ConvLSTM来探索视频帧之间注意力的动态转换,以增强连续视频帧间运动信息的表达,实现视频帧间的时间相关性提取。3个标准数据集的仿真结果表明,与11种常用系统相比,该系统的评价指标MAE,F-measure,S-measure均较好。; 来源：详细信息评论

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