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多尺度特征信息融合的显著性目标检测算法
1
作者 陈爽 王润豪 +1 位作者 罗林棋 何毅 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第23期9919-9926,共8页
显著性目标检测是计算机视觉领域热门研究之一,而显著性目标检测在处理背景复杂的图像时存在检测目标边缘模糊的问题。提出了一种多尺度特征信息融合的网络结构U^(2)Net_MFF(U^(2)Net_multi-scale feature fusion)。该网络通过对每层解... 显著性目标检测是计算机视觉领域热门研究之一,而显著性目标检测在处理背景复杂的图像时存在检测目标边缘模糊的问题。提出了一种多尺度特征信息融合的网络结构U^(2)Net_MFF(U^(2)Net_multi-scale feature fusion)。该网络通过对每层解码器增加跳跃连接,使每层解码器不仅能够获得上一级解码器的特征还能获得本层以上所有更浅层次的特征信息,以此来获取目标区域更多的细节特征,提高网络的检测精度;将动态上采样DySample融入到残差U型块中来提高上采样后特征图的质量,并结合多维度协作注意力机制抑制图像复杂背景干扰的同时提升对显著性目标区域的敏感程度。实验表明,改进后的算法在准确率、精确率、召回率、均交并比和F 1分数上分别提升了1%、0.3%、0.4%、0.7%和0.8%,证明该算法具有更强的抗干扰能力和更清晰的目标边界检测效果。 展开更多
关键词 显著性目标 多尺度特征融合 注意力机制 U^(2)Net
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基于视觉失真的玻璃表面检测方法
2
作者 谭鑫 齐福霖 +3 位作者 王楠 张志忠 谢源 马利庄 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第5期832-843,共12页
针对玻璃性质造成的玻璃表面检测困难问题,提出一种基于视觉失真线索的玻璃表面检测方法.首先,采用视觉失真感知模块对主干网络特征进行处理,利用玻璃会引起覆盖图像区域视觉失真的现象,引导主干网络对玻璃表面进行初步定位,获取初始玻... 针对玻璃性质造成的玻璃表面检测困难问题,提出一种基于视觉失真线索的玻璃表面检测方法.首先,采用视觉失真感知模块对主干网络特征进行处理,利用玻璃会引起覆盖图像区域视觉失真的现象,引导主干网络对玻璃表面进行初步定位,获取初始玻璃特征图;其次,采用结构细化模块以利用图像中玻璃个数信息对初始玻璃特征图逐级细化,以获得玻璃表面的精细化边缘.与17种方法进行实验的结果表明,该方法的玻璃表面检测效果在4个基准数据集上交并比提升0.83%~4.73%,F值提升1.40%~6.60%,平均绝对误差降低0.72%~2.60%,平衡错误率降低0.58%~2.66%. 展开更多
关键词 玻璃表面检测 视觉失真 显著性检测
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轻量化EGNet在锁孔中心定位中的应用
3
作者 唐鑫 程文明 +1 位作者 杜润 肖施睿 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第4期209-212,共4页
针对起重机吊具定位集装箱锁孔中心难度大、效率低的问题,基于深度学习,提出了一种两步式锁孔中心定位方法:先利用YOLOv4-tiny从集装箱图像中提取锁孔矩形区域,再基于显著性目标分割网络EGNet从锁孔矩形区域中分割出锁孔,从而定位锁孔... 针对起重机吊具定位集装箱锁孔中心难度大、效率低的问题,基于深度学习,提出了一种两步式锁孔中心定位方法:先利用YOLOv4-tiny从集装箱图像中提取锁孔矩形区域,再基于显著性目标分割网络EGNet从锁孔矩形区域中分割出锁孔,从而定位锁孔中心。为提高锁孔分割精度和实时性,对EGNet进行轻量化,并对输入图像采取缩小策略。实验结果表明,在实际集装箱装卸工况中,所提方法定位时间仅消耗42ms,定位精度高达99.5%,与传统的锁孔边缘检测方法和目标检测方法相比,具有更高应用价值。 展开更多
关键词 锁孔中心定位 集装箱装卸 深度学习 显著性目标分割 EGNet 目标检测
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基于深度学习的RGB-D图像显著性目标检测前沿进展
4
作者 黄年昌 杨阳 +1 位作者 张强 韩军功 《计算机学报》 北大核心 2025年第2期284-316,共33页
显著性目标检测是计算机视觉领域的基础问题之一,旨在对图像中最吸引人注意的目标进行检测和分割。随着深度学习技术的发展,基于RGB(Red-Green-Blue)图像的显著性目标检测算法取得了巨大进步,在简单场景下已经取得较为满意的结果。然而... 显著性目标检测是计算机视觉领域的基础问题之一,旨在对图像中最吸引人注意的目标进行检测和分割。随着深度学习技术的发展,基于RGB(Red-Green-Blue)图像的显著性目标检测算法取得了巨大进步,在简单场景下已经取得较为满意的结果。然而,局限于可见光相机的成像能力,RGB图像易受到光照条件的影响,且无法捕捉场景的三维空间信息。相应地,基于RGB图像的显著性目标检测算法通常难以在一些复杂场景下取得较好的检测效果。近年来,随着深度成像技术不断发展和硬件成本不断降低,深度相机得到了广泛应用。其捕获的场景空间信息,与可见光图像获取的场景细节信息相互补充,有助于提升复杂场景下显著性目标检测性能。因此,RGB-深度(RGB-Depth,RGB-D)图像显著性目标检测引起了学者广泛研究。本文对近期基于深度学习的RGB-D图像显著性目标检测算法进行了整理和分析。首先,分析了多模态RGB-D图像显著性目标检测所面临的关键问题,并以此对现有算法解决这些关键问题的主要思路和方法进行了总结和梳理。然后,介绍了用于RGB-D图像显著性目标检测算法研究的主流数据集和常用性能评价指标,并对各类主流模型进行了定量比较和定性分析。最后,本文进一步分析了RGB-D图像显著性目标检测领域有待解决的问题,同时对今后可能的研究趋势进行了展望。 展开更多
关键词 显著性目标检测 RGB图像 深度图像 深度学习 多模态图像处理
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基于深度学习网络显著目标检测算法的强降水落区临近预报技术
5
作者 张亚萍 刘伯骏 +3 位作者 庞玥 张焱 张勇 黎中菊 《气象学报》 北大核心 2025年第2期334-349,共16页
降水持续时间相同时,降水强度越大,诱发城市积涝、山洪、泥石流、滑坡等次生灾害的可能性越大。在全球气候变暖的背景下,亚小时降水极端事件比小时以上时间尺度的极端事件增加得更快,有必要研究亚小时尺度上的强降水监测预警技术。选取 ... 降水持续时间相同时,降水强度越大,诱发城市积涝、山洪、泥石流、滑坡等次生灾害的可能性越大。在全球气候变暖的背景下,亚小时降水极端事件比小时以上时间尺度的极端事件增加得更快,有必要研究亚小时尺度上的强降水监测预警技术。选取 2013-2021 年重庆地区 30 次暴雨天气过程,以显著目标检测深度网络 U2-Net 为基础,将 30 min 短时强降水落区作为显 著目标,天气雷达反射率因子拼图作为输入,通过数据驱动方式自动学习某一时次的天气雷达反射率因子空间分布与其后 30 min 的强降水落区的非线性关系,进行强降水落区预报。强降水落区标签按照 10、20 和 30 mm 阈值分为 3 种,由雷达融合地面分钟 级雨量的定量降水估计得到。模型输入为 3、4.5 和 7 km 高度的雷达反射率因子拼图。经过训练和验证,得到针对 3 种强降水阈 值的 3 个强降水落区预报模型。对测试集的检验结果表明,当邻域半径为 5 km 时,10、20 和 30 mm 阈值模型输出的命中率分别 为 0.66、 0.73 和 0.72,虚警率分别为 0.06、 0.32 和 0.57,临界成功指数分别为 0.64、 0.54 和 0.37;强降水落区预报图中的概率越大, 对强降水落区的预报越可靠。综上所述,强降水落区预报模型通过提取单个时次的三维反射率因子多尺度特征,预报未来 30 min 强降水落区,可以有效补充雨量计布设稀疏地区的强降水监测和预报信息,也为需要提取多源探测资料多尺度特征的临近预报 技术研究提供参考。 展开更多
关键词 显著目标检测 深度网络 天气雷达 短时强降水 临近预报
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基于多模态特征对齐的弱对齐RGBT显著目标检测
6
作者 刘成壮 翟素兰 +1 位作者 刘海庆 王鲲鹏 《计算机科学》 北大核心 2025年第7期142-150,共9页
可见光和热红外(RGBT)显著目标检测(SOD)旨在从可见光和热红外图像中识别共同的显著物体。然而,现有技术大多在完全对齐的图像对上进行训练,忽略了实际成像过程中由传感器差异造成的“弱对齐”问题,即同一物体在不同模态中虽然结构相关... 可见光和热红外(RGBT)显著目标检测(SOD)旨在从可见光和热红外图像中识别共同的显著物体。然而,现有技术大多在完全对齐的图像对上进行训练,忽略了实际成像过程中由传感器差异造成的“弱对齐”问题,即同一物体在不同模态中虽然结构相关,但是它们的位置、尺度存在差异。因此,如果不经对齐处理,直接使用弱对齐RGBT图像训练模型,会导致检测性能严重下降。为应对这一挑战,提出了一个多模态特征对齐融合网络(AFNet),专门针对弱对齐RGBT SOD。该网络由3个主要模块组成:分布对齐模块(DAM)、注意力引导的可变形卷积对齐模块(AGDCM)和交叉融合模块(CAM)。DAM基于最优传输理论,使热红外和RGB特征的分布尽可能接近,实现特征的初步对齐。AGDCM基于可变形卷积,在学习特征偏移量的过程中引入注意力权重,使不同的区域可以学习到适合自身的偏移量,实现多模态特征的精准对齐。CAM通过交叉注意力机制融合对齐后的特征,增强融合特征的判别能力并提高计算效率。通过在对齐和弱对齐数据集上进行大量实验,证明了所提方法的高效性。 展开更多
关键词 弱对齐RGBT图像 显著目标检测 多模态特征对齐 多模态特征融合 注意力机制
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基于无源领域自适应的低光照显著性目标检测
7
作者 李书玮 黄正翔 +5 位作者 胡云 刘兴 卢笑 郭畅 吴成中 王耀南 《计算机工程》 北大核心 2025年第4期75-84,共10页
为了解决低光照条件下校园环境等场景监控摄像头图像质量和监控效果受影响而带来的安全问题,提出一种低光照显著性目标检测(SOD)方法,以提高低光照条件下目标检测能力。针对低光照条件下图像的显著性特征弱化和缺乏大规模标注数据的问题... 为了解决低光照条件下校园环境等场景监控摄像头图像质量和监控效果受影响而带来的安全问题,提出一种低光照显著性目标检测(SOD)方法,以提高低光照条件下目标检测能力。针对低光照条件下图像的显著性特征弱化和缺乏大规模标注数据的问题,提出一种无源领域自适应(SFDA)方法,将正常光照图像(源域)下训练的模型知识迁移至低光照条件图像(目标域)。该方法采用两阶段策略:在第一阶段,利用源域模型生成低光照图像的伪标签,为提高伪标签生成的质量,提出集合熵最小化损失抑制高熵区域,同时引入选择性投票方法来增强伪标签的生成;在第二阶段,采用基于增强引导一致性的教师-学生网络自训练方法对显著图进行精细化,进一步提高检测结果的精度。在SOD-LL数据集上的实验结果表明,所提出的方法在低光照场景下总体性能优于其他图像显著性检测方法,相较于正常光照的SOD方法,其平均绝对误差(MAE)降低15.15%,加权F1值(wFm)提高4.73%。 展开更多
关键词 显著性目标检测 低光照场景 无源领域自适应 伪标签 教师-学生网络 集合熵最小化 选择性投票
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RGB-T显著性目标检测综述
8
作者 吴锦涛 王安志 任春洪 《红外技术》 北大核心 2025年第1期1-9,共9页
除RGB图像外,热红外图像也能提取出对显著性目标检测至关重要的显著性信息。热红外图像随着红外传感设备的发展和普及已经变得易于获取,RGB-T显著性目标检测已成为了热门研究领域,但目前仍缺少对现有方法全面的综述。首先介绍了基于机... 除RGB图像外,热红外图像也能提取出对显著性目标检测至关重要的显著性信息。热红外图像随着红外传感设备的发展和普及已经变得易于获取,RGB-T显著性目标检测已成为了热门研究领域,但目前仍缺少对现有方法全面的综述。首先介绍了基于机器学习的RGB-T显著性目标检测方法,然后着重介绍了两类基于深度学习的RGB-T显著性目标检测方法:基于卷积神经网络和基于Vision Transformer的方法。随后对相关数据集和评价指标进行介绍,并在这些数据集上对代表性的方法进行了定性和定量的比较分析。最后对RGB-T显著性目标检测面临的挑战及未来的发展方向进行了总结与展望。 展开更多
关键词 显著性目标检测 热红外图像 RGB-T显著性目标检测 深度学习
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HDF+:一种新的RGB-D显著性目标检测网络模型
9
作者 吴映霓 闫河 +1 位作者 姜彬 蔡朝安 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第7期1645-1651,共7页
用于显著性目标检测的HDFNet模型在其编码阶段和解码阶段均缺乏有效的特征信息表示能力,分别由于其编码阶段仅把RGB特征和Depth特征进行简单相加,且解码阶段在多次上采样中缺乏有效监督,从而导致检测精度有待进一步提升.本文提出了一种... 用于显著性目标检测的HDFNet模型在其编码阶段和解码阶段均缺乏有效的特征信息表示能力,分别由于其编码阶段仅把RGB特征和Depth特征进行简单相加,且解码阶段在多次上采样中缺乏有效监督,从而导致检测精度有待进一步提升.本文提出了一种新的RGB-D显著性目标检测模型HDF+.首先,在编码阶段构建了非对称融合模块,该模块通过非对称的方式融合RGB特征和Depth特征,有效利用RGB特征的语义信息及Depth特征的空间细节信息;其次,在解码阶段采用多个深度监督模块对网络进行监督训练,并在各监督层引入IoU损失作为前景损失替换原来的区域增强损失.对比实验结果表明,本文的方法优于主流的RGB-D显著性目标检测方法. 展开更多
关键词 RGB-D 显著性目标检测 非对称融合 深度监督
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基于深度网络特征交互的RGB-T显著目标检测
10
作者 魏明军 杨轩 +2 位作者 葛一珲 刘亚志 李辉 《电子测量技术》 北大核心 2025年第13期174-182,共9页
针对现有方法中多模态间的互补信息利用不充分、特征交互易引入噪声的问题,提出了一种深度特征交互网络。首先,在编码阶段提出了深度特征多层交互模块,使用深度特征作为特征交互的线索,以充分利用可见光的纹理信息和热成像的位置信息。... 针对现有方法中多模态间的互补信息利用不充分、特征交互易引入噪声的问题,提出了一种深度特征交互网络。首先,在编码阶段提出了深度特征多层交互模块,使用深度特征作为特征交互的线索,以充分利用可见光的纹理信息和热成像的位置信息。其次,设计了纹理位置特征交互模块,通过纹理信息与位置信息进行交互以实现同层级间的特征互补。然后,在解码阶段提出了膨胀卷积特征融合模块,通过膨胀卷积块提高模型感受野,使模型关注网络中的多尺度信息。最后,在公共RGB-T数据集VT5000、VT1000、VT821进行了广泛实验,实验表明,所提出网络的平均绝对误差分别达到2.2%、1.5%、2.5%,与领域内先进的方法相比,取得了优异的性能。 展开更多
关键词 显著目标检测 多模态 特征融合 RGB-T 特征交互 深度学习
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基于跨层级注意力学习的RGB-T显著目标检测
11
作者 魏明军 魏帅 +1 位作者 刘亚志 李辉 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第3期42-48,共7页
RGB-热成像显著目标检测(RGB-T SOD)旨在分割可见光图像和相应热红外图像中的常见突出区域。针对现有方法中没有充分利用多模态间的跨层级互补信息的问题,提出了一种用于RGB-T SOD任务的跨层级特征注意力学习网络(CALNet)。具体来说,该... RGB-热成像显著目标检测(RGB-T SOD)旨在分割可见光图像和相应热红外图像中的常见突出区域。针对现有方法中没有充分利用多模态间的跨层级互补信息的问题,提出了一种用于RGB-T SOD任务的跨层级特征注意力学习网络(CALNet)。具体来说,该网络中包含一个跨层级注意力学习模块(CAL),CAL使用非局部注意力对多模态间的跨层级信息进行交互,能够充分探索不同模态和不同层级间的全局位置与局部细节线索。此外,网络还引入了全局信息模块(GIM)与多交互模块(MIB),二者能够在逐层级解码中建模和挖掘多类型信息,以实现更精准的RGB-T SOD。在公共数据集RGB-T上进行的广泛实验表明,所提出的网络与领域内先进的算法相比,取得了优异的性能。 展开更多
关键词 多模态 非局部注意力 RGB-T 显著目标检测 特征融合
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基于特征交互引导的弱监督显著目标检测
12
作者 李永强 石艳娇 张晴 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第4期1234-1240,F0003,共8页
为解决现有的基于稀疏标记的弱监督显著目标检测模型需要引入额外标签恢复显著目标结构、模型检测效果不佳等问题,提出一种基于涂鸦注释的特征交互引导网络用于弱监督显著目标检测,无需预处理/后处理操作或额外标签。模型集成特征增强... 为解决现有的基于稀疏标记的弱监督显著目标检测模型需要引入额外标签恢复显著目标结构、模型检测效果不佳等问题,提出一种基于涂鸦注释的特征交互引导网络用于弱监督显著目标检测,无需预处理/后处理操作或额外标签。模型集成特征增强机制分别对浅层和深层的多尺度特征进行扩展与聚合,轮廓重定位模块恢复并优化显著目标结构,所提全局特征对齐损失辅助模型感知显著目标的全局结构。实验结果表明,所提出模型优于现有的弱监督方法。 展开更多
关键词 显著目标检测 弱监督 涂鸦注释 特征交互引导 特征增强 多尺度特征 特征对齐
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边缘信息增强的显著性目标检测网络 被引量：4
13
作者 赵卫东 王辉 柳先辉 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期293-302,共10页
针对显著性目标检测任务中识别结果边缘模糊的问题,提出了一种能够充分利用边缘信息增强边缘像素置信度的新模型。该网络主要有两个创新点:设计三重注意力模块,利用预测图的特点直接生成前景、背景和边缘注意力,并且生成注意力权重的过... 针对显著性目标检测任务中识别结果边缘模糊的问题,提出了一种能够充分利用边缘信息增强边缘像素置信度的新模型。该网络主要有两个创新点:设计三重注意力模块,利用预测图的特点直接生成前景、背景和边缘注意力,并且生成注意力权重的过程不增加任何参数;设计边缘预测模块,在分辨率较高的网络浅层进行有监督的边缘预测,并与网络深层的显著图预测融合,细化了边缘。在6种常用公开数据集上用定性和定量的方法评估了该模型,并且与其他模型进行充分对比,证明设计的新模型能够取得最优的效果。此外,该模型参数量为30.28 M,可以在GTX 1080 Ti显卡上达到31帧·s^(-1)的预测速度。 展开更多
关键词 显著性目标检测 注意力机制 边缘检测 深度卷积神经网络
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基于特征注意力提纯的显著性目标检测模型
14
作者 白雪飞 申悟呈 王文剑 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第5期125-133,共9页
近年来,显著性目标检测技术取得了巨大进展,其中如何选择并有效集成多尺度特征扮演了重要角色。针对现有特征集成方法可能导致的信息冗余问题,提出了一种基于特征注意力提纯的显著性检测模型。首先,在解码器中采用一个全局特征注意力引... 近年来,显著性目标检测技术取得了巨大进展,其中如何选择并有效集成多尺度特征扮演了重要角色。针对现有特征集成方法可能导致的信息冗余问题,提出了一种基于特征注意力提纯的显著性检测模型。首先,在解码器中采用一个全局特征注意力引导模块(GAGM)对带有语义信息的深层特征进行注意力机制处理,得到全局上下文信息;然后,通过全局引导流将其送入解码器各层进行监督训练;最后,利用多尺度特征融合模块(FAM)对编码器提取出的多尺度特征与全局上下文信息进行有效集成,并在网格状特征提纯模块(MFPM)中进行进一步细化,以生成清晰、完整的显著图。在5个公开数据集上进行实验,结果表明,所提模型优于现有的其他显著性检测方法,并且处理速度快,当处理320×320尺寸的图像时,能以30帧以上的速度运行。 展开更多
关键词 显著性目标检测 注意力机制 多尺度特征融合 特征选择 网格状特征提纯
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面向360度全景图像显著目标检测的相邻协调网络
15
作者 陈晓雷 王兴 +1 位作者 张学功 杜泽龙 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期4529-4541,共13页
为解决360°全景图像显著目标检测(SOD)中的显著目标尺度变化和边缘不连续、易模糊的问题,该文提出一种基于相邻协调网络的360°全景图像显著目标检测方法(ACoNet)。首先,利用相邻细节融合模块获取相邻特征中的细节和边缘信息,... 为解决360°全景图像显著目标检测(SOD)中的显著目标尺度变化和边缘不连续、易模糊的问题,该文提出一种基于相邻协调网络的360°全景图像显著目标检测方法(ACoNet)。首先,利用相邻细节融合模块获取相邻特征中的细节和边缘信息,以促进显著目标的精确定位。其次,使用语义引导特征聚合模块来聚合浅层特征和深层特征之间不同尺度上的语义特征信息,并抑制浅层特征传递的噪声,缓解解码阶段显著目标与背景区域不连续、边界易模糊的问题。同时构建多尺度语义融合子模块扩大不同卷积层的多尺度感受野,实现精确训练显著目标边界的效果。在2个公开的数据集上进行的大量实验结果表明,相比于其他13种先进方法,所提方法在6个客观评价指标上均有明显的提升,同时主观可视化检测的显著图边缘轮廓性更好,空间结构细节信息更清晰。 展开更多
关键词 显著目标检测 深度学习 360°全景图像 多尺度特征
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集成多种上下文与混合交互的显著性目标检测 被引量：2
16
作者 夏晨星 陈欣雨 +4 位作者 孙延光 葛斌 方贤进 高修菊 张艳 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2918-2931,共14页
显著性目标检测目的是识别和分割图像中的视觉显著性目标,它是计算机视觉任务及其相关领域的重要研究内容之一。当下基于全卷积网络(FCNs)的显著性目标检测方法已经取得了不错的性能,然而现实场景中的显著性目标类型多变且尺寸不固定,... 显著性目标检测目的是识别和分割图像中的视觉显著性目标,它是计算机视觉任务及其相关领域的重要研究内容之一。当下基于全卷积网络(FCNs)的显著性目标检测方法已经取得了不错的性能,然而现实场景中的显著性目标类型多变且尺寸不固定,这使得准确检测并完整分割出显著性目标仍然是一个巨大的挑战。为此,该文提出集成多种上下文和混合交互的显著性目标检测方法,通过利用密集上下文信息探索模块和多源特征混合交互模块来高效预测显著性目标。密集上下文信息探索模块采用空洞卷积、不对称卷积和密集引导连接渐进地捕获具有强关联性的多尺度和多感受野上下文信息,通过集成这些信息来增强每个初始多层级特征的表达能力。多源特征混合交互模块包含多种特征聚合操作,可以自适应交互来自多层级特征中的互补性信息,以生成用于准确预测显著性图的高质量特征表示。此方法在5个公共数据集上进行了性能测试,实验结果表明,该文方法在不同的评估指标下与19种基于深度学习的显著性目标检测方法相比取得优越的预测性能。 展开更多
关键词 计算机视觉 显著性目标检测 全卷积网络 上下文信息
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基于特征重聚焦和精细化的遥感显著性目标检测 被引量：1
17
作者 朱海鹏 张宝华 +2 位作者 李永翔 徐利权 温海英 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第7期157-160,共4页
为了提升网络对特征的表征,提出一种基于特征重聚焦和精细化的光学遥感显著目标检测算法。利用相邻层特征交互捕获上下文语义互补信息,并通过膨胀卷积调节感受野提取信息的范围,完成初次特征聚焦。再将注意机制作用于深层特征,组成位置... 为了提升网络对特征的表征,提出一种基于特征重聚焦和精细化的光学遥感显著目标检测算法。利用相邻层特征交互捕获上下文语义互补信息,并通过膨胀卷积调节感受野提取信息的范围,完成初次特征聚焦。再将注意机制作用于深层特征,组成位置引导模块,增强对显著性特征的关注,完成特征重聚焦。最后,通过浅层特征获得显著特征注意图和反注意图,引导网络进一步挖掘高置信度显著区域和低置信度背景区域的信息,精细化优化后的特征。采用EORSSD和ORSSD 2个公开数据集进行实验与评估,以证明算法的有效性。 展开更多
关键词 光学遥感图像 显著性目标检测 相邻上下文协调 特征精细化 注意力机制
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弱监督显著性目标检测研究进展 被引量：1
18
作者 于俊伟 郭园森 +1 位作者 张自豪 母亚双 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第10期1-15,共15页
显著性目标检测旨在准确检测和定位图像或视频中最引人注目的目标或区域,为更好地进行目标识别和场景分析提供帮助。尽管全监督显著性检测方法取得一定成效,但获取大规模像素级标注数据集十分困难且昂贵。弱监督检测方法利用相对容易获... 显著性目标检测旨在准确检测和定位图像或视频中最引人注目的目标或区域,为更好地进行目标识别和场景分析提供帮助。尽管全监督显著性检测方法取得一定成效,但获取大规模像素级标注数据集十分困难且昂贵。弱监督检测方法利用相对容易获取的图像级标签或带噪声的弱标签训练模型,在实际应用中表现出良好效果。全面对比了全监督和弱监督显著性检测的主流方法和应用场景,重点分析了常用的弱标签数据标注方法及其对显著目标检测的影响。综述了弱监督条件下显著目标检测方法的最新研究进展,并在常用数据集上对不同弱监督方法的性能进行了比较。最后探讨了弱监督显著性检测在农业、医学和军事等特殊领域的应用前景,指出了该研究领域存在的问题及未来发展趋势。 展开更多
关键词 显著性目标检测 全监督学习 弱监督学习
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基于多尺度视觉感知特征融合的显著目标检测方法 被引量：1
19
作者 吴小琴 周文俊 +2 位作者 左承林 王一帆 彭博 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第5期143-150,共8页
显著性物体检测具有重要的理论研究意义和实际应用价值,已在许多计算机视觉应用中发挥了重要作用,如视觉追踪、图像分割、物体识别等。然而,自然环境下显著目标的类别未知、尺度多变依然是物体检测面临的一大挑战,影响着显著目标的检测... 显著性物体检测具有重要的理论研究意义和实际应用价值,已在许多计算机视觉应用中发挥了重要作用,如视觉追踪、图像分割、物体识别等。然而,自然环境下显著目标的类别未知、尺度多变依然是物体检测面临的一大挑战,影响着显著目标的检测效果。因此,提出了一种基于多尺度视觉感知特征融合的显著目标检测方法。首先,基于视觉感知显著目标的特性,设计并提取多个图像感知特征。其次,图像感知特征采用多尺度自适应方式,获取特征显著图。然后,将各个显著特征图融合,获得最终的显著目标。该方法基于不同图像感知特征的特点,自适应提取显著目标,能够适应多变的检测目标与复杂的检测环境。实验结果表明,在受自然环境中背景干扰的情况下,该方法能有效检测出未知类别和不同尺度的显著目标。 展开更多
关键词 视觉感知特征 显著目标检测 多特征融合 图像分割 多尺度采样
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基于深度神经网络的视频显著目标检测综述 被引量：5
20
作者 杨成帮 王安志 +1 位作者 任春洪 唐洁亮 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第19期68-79,共12页
视频显著目标检测作为计算机视觉领域广泛关注的研究方向之一,其旨在定位和分割出视频中最显著的目标或区域。现有视频显著目标检测方法主要通过构建深度神经网络来从动态视频序列中提取时空特征进行显著性预测。对基于深度学习的视频... 视频显著目标检测作为计算机视觉领域广泛关注的研究方向之一,其旨在定位和分割出视频中最显著的目标或区域。现有视频显著目标检测方法主要通过构建深度神经网络来从动态视频序列中提取时空特征进行显著性预测。对基于深度学习的视频显著目标检测方法进行全面梳理,阐述了视频显著目标检测的基本概念及应用场景;对基于深度学习的视频显著目标检测方法进行了分类,并按类别进行深入的分析和讨论;对视频显著目标检测领域的权威基准测试数据集及评价指标进行介绍,并在这些基准数据集上对最先进的模型进行了定量和定性实验对比分析和讨论;总结了视频显著目标检测面临的挑战,对其未来发展方向进行了展望。 展开更多
关键词 视频显著目标检测 时空特征 深度学习
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