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渐进式特征增强的弱监督显著性目标检测: 收藏
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引用; 《计算机工程》2024年第12期50卷 233-244页; 作者：李沼洁朱恒亮毛国君杨鑫福建理工大学计算机科学与数学学院福建福州350118 福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室福建福州350118; 针对多数弱监督显著性检测方法在复杂场景下容易出现目标结构缺损、边界粗糙等问题,提出一种渐进式特征增强的弱监督显著性检测算法。首先针对显著目标结构不完整问题,设计一种渐进式特征增强机制,主要包括双流语义增强模块和层次化自...; 针对多数弱监督显著性检测方法在复杂场景下容易出现目标结构缺损、边界粗糙等问题,提出一种渐进式特征增强的弱监督显著性检测算法。首先针对显著目标结构不完整问题,设计一种渐进式特征增强机制,主要包括双流语义增强模块和层次化自适应特征聚合模块,通过复用这种机制可以捕获更丰富的图像特征;其次为获取清晰完整的目标边缘,提出边缘引导模块,可以生成高质量的显著目标边缘图;最后将得到的边缘对显著区域预测网络进行指导,以生成结构完整且边界平滑的检测结果。在5个公开数据集上的实验结果表明,相比经典的WSSA算法,该算法在PASCAL-S数据集上平均绝对误差(MAE)降低了21.32%,F-measure值提高了6.27%,优于大多数先进的弱监督显著性目标检测算法。; 来源：详细信息评论

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