稀疏深度特征对传统显著性检测的优化
目的 显著性目标检测算法主要分为基于低级特征的传统方法和基于深度学习的新方法,传统方法难以捕获对象的高级语义信息,基于深度学习的新方法能捕获高级语义信息却忽略了边缘特征.为了充分发挥两种方法的优势,基于将二者结合的思路,本文利用稀疏能使得显著性对象指向性凝聚的优势,提出了一种基于稀疏自编码和显著性结果优化的方法.方法 对VGG (visual geometry group)网络第4个池化层的特征图进行稀疏自编码处理,得到5张稀疏显著性特征图,再与传统方法得到的显著图一起输入卷积神经网络进行显著性结果优化.结果 使用DRFI(discriminative regional feature integration)、HDCT(high dimensional color transform)、RRWR(regularized random walks ranking)和CGVS(contour-guided visual search)等传统方法在DUT-OMRON、ECSSD、HKU-IS和MSRA等公开数据集上进行实验,表明本文算法有效改善了显著性对象的F值和MAE (mean absolute error)值.在F值提高方面,优化后的DRFI方法提升最高,在HKU-IS数据集上提高了24.53％.在MAE值降低方面,CGVS方法降低最少,在ECSSD数据集上降低了12.78％,降低最多的接近50％.而且本模型结构简单,参数少,计算效率高,训练时间约5h,图像的平均测试时间约为3 s,有很强的实际应用性.结论 本文提出了一种显著性结果优化算法,实验结果表明算法有效改善了显著性对象F值和MAE值,在对显著性对象检测要求越来越准确的对象识别等任务中有较好的适应性和应用性前景.
显著性检测、VGG、稀疏自编码、图像融合、卷积神经网络
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61471394;江苏省优秀青年基金项目BK20180080
2019-10-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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