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基于多尺度全局注意力和特征细化的协同显著性检测算法
1
作者
程家睿
周之平
莫燕
《南昌航空大学学报(自然科学版)》
2025年第1期29-38,共10页
在协同显著性检测中,由于忽视了全局注意力在提取共同特征中的重要性,以及忽略使用多尺度特征,现有算法仍然存在语义特征缺失、多显著目标场景下预测效果不佳等问题。为解决上述问题,本文提出一个新的协同显著性检测模型。该模型主要由...
在协同显著性检测中,由于忽视了全局注意力在提取共同特征中的重要性,以及忽略使用多尺度特征,现有算法仍然存在语义特征缺失、多显著目标场景下预测效果不佳等问题。为解决上述问题,本文提出一个新的协同显著性检测模型。该模型主要由全局共识生成模块和共识细化模块组成。全局共识生成模块旨在全局性地捕捉整组图像的共同特征即一致性,而共识细化模块主要用于对初步提取的一致性进行细化,防止多目标时的错检。在3个经典的公开数据集上的测Fm、Em、Sm试结果表明,该网络在Ma、4个指标上整体优于13种最先进的方法,并且具备更好的协同显著性信息检测性能;同时,消融实验的结果证明了新增模块的有效性。
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关键词
协同显著性
检测
多尺度特征
协作式检测算法
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题名
基于多尺度全局注意力和特征细化的协同显著性检测算法
1
作者
程家睿
周之平
莫燕
机构
南昌航空大学信息工程学院
出处
《南昌航空大学学报(自然科学版)》
2025年第1期29-38,共10页
基金
国家自然科学基金(62261038)。
文摘
在协同显著性检测中,由于忽视了全局注意力在提取共同特征中的重要性,以及忽略使用多尺度特征,现有算法仍然存在语义特征缺失、多显著目标场景下预测效果不佳等问题。为解决上述问题,本文提出一个新的协同显著性检测模型。该模型主要由全局共识生成模块和共识细化模块组成。全局共识生成模块旨在全局性地捕捉整组图像的共同特征即一致性,而共识细化模块主要用于对初步提取的一致性进行细化,防止多目标时的错检。在3个经典的公开数据集上的测Fm、Em、Sm试结果表明,该网络在Ma、4个指标上整体优于13种最先进的方法,并且具备更好的协同显著性信息检测性能;同时,消融实验的结果证明了新增模块的有效性。
关键词
协同显著性
检测
多尺度特征
协作式检测算法
Keywords
co-salient object detection
multi-scale features
collaborative detection algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于多尺度全局注意力和特征细化的协同显著性检测算法
程家睿
周之平
莫燕
《南昌航空大学学报(自然科学版)》
2025
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