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一种平衡准确性以及高效性的显著性目标检测深度卷积网络模型
被引量:
11
1
作者
张文明
姚振飞
+1 位作者
高雅昆
李海滨
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第5期1201-1208,共8页
当前的显著性目标检测算法在准确性和高效性两方面不能实现良好的平衡,针对这一问题,该文提出了一种新的平衡准确性以及高效性的显著性目标检测深度卷积网络模型。首先,通过将传统的卷积替换为可分解卷积,大幅减少计算量,提高检测效率...
当前的显著性目标检测算法在准确性和高效性两方面不能实现良好的平衡,针对这一问题,该文提出了一种新的平衡准确性以及高效性的显著性目标检测深度卷积网络模型。首先,通过将传统的卷积替换为可分解卷积,大幅减少计算量,提高检测效率。其次,为了更好地利用不同尺度的特征,采用了稀疏跨层连接结构及多尺度融合结构来提高模型检测精度。广泛的评价表明,与现有方法相比,所提的算法在效率和精度上都取得了领先的性能。
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关键词
显著性检测
深度学习
分解卷积
稀疏跨层连接
多尺度融合
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职称材料
题名
一种平衡准确性以及高效性的显著性目标检测深度卷积网络模型
被引量:
11
1
作者
张文明
姚振飞
高雅昆
李海滨
机构
燕山大学电气工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第5期1201-1208,共8页
基金
河北省自然科学基金(F2015203212,F2019203195)。
文摘
当前的显著性目标检测算法在准确性和高效性两方面不能实现良好的平衡,针对这一问题,该文提出了一种新的平衡准确性以及高效性的显著性目标检测深度卷积网络模型。首先,通过将传统的卷积替换为可分解卷积,大幅减少计算量,提高检测效率。其次,为了更好地利用不同尺度的特征,采用了稀疏跨层连接结构及多尺度融合结构来提高模型检测精度。广泛的评价表明,与现有方法相比,所提的算法在效率和精度上都取得了领先的性能。
关键词
显著性检测
深度学习
分解卷积
稀疏跨层连接
多尺度融合
Keywords
Saliency detection
Deep learning
Decomposed convolution
Sparse cross-layer connection
Multiscale fusion
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种平衡准确性以及高效性的显著性目标检测深度卷积网络模型
张文明
姚振飞
高雅昆
李海滨
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
11
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