【摘 要】
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显著性目标检测目的是精确检测并分割出图像中最具代表性的目标区域,常作为预处理步骤被应用于其他计算机视觉任务。由于硬件的限制,先前的显著性目标检测算法均是针对低分辨率图像输入,直接对高分辨率图像（例如1024×2048像素）开展显著性目标检测的研究较少。随着高清电子设备的广泛应用,图像质量大多是高分辨率,且提高了对图像处理的性能要求。鉴于此,本文开展了全监督和弱监督学习下的高分辨率显著性目标检测算法
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显著性目标检测目的是精确检测并分割出图像中最具代表性的目标区域,常作为预处理步骤被应用于其他计算机视觉任务。由于硬件的限制,先前的显著性目标检测算法均是针对低分辨率图像输入,直接对高分辨率图像（例如1024×2048像素）开展显著性目标检测的研究较少。随着高清电子设备的广泛应用,图像质量大多是高分辨率,且提高了对图像处理的性能要求。鉴于此,本文开展了全监督和弱监督学习下的高分辨率显著性目标检测算法研究。全监督学习下的高分辨显著性目标检测算法:本文提出一种全监督学习下的用于高分辨率显著性目标检测的双路径处理网络。该网络包含全局上下文路径和空间细节路径。全局上下文路径利用改进的骨干网络和多尺度特征增强模块,逐渐提取丰富且具有较大感受野的全局多尺度语义特征。空间细节路径主要聚焦于精确的显著目标边界信息,利用边界信息引导模块保留显著目标的边界细节信息。最后网络通过特征融合单元提高不同层次特征图的空间一致性,获得了具有清晰边界的显著图。在两个高分辨率和四个低分辨率显著性目标检测数据集上的大量实验表明,本文提出的全监督学习下的算法对高分辨率图像处理能够达到速度和精度之间的平衡,Fmax结果在HRSOD和ECSSD数据集上分别达到了0.906和0.957,在复杂的场景中亦能获得较好清晰边缘的预测结果。弱监督学习下的高分辨率显著性目标检测算法:全监督学习模型依赖于大规模逐像素标注的数据集训练,会制约于数据集样本的数量。本文进一步开展基于弱监督学习的涂鸦高分辨率显著性目标检测。首先创建了涂鸦标注的高分辨率显著性目标检测数据集Scr-HRSOD,然后提出了一种融合不同分辨率输入的双分支网络,结合涂鸦标签部分被标记像素,迭代挖掘相邻像素之间的相关性,逐步地将部分像素信息传播到未知区域,同时在空间位置注意力模块捕捉到的目标边界制约下,获取了完整的显著目标分割。在涂鸦数据集和其他五个数据集的实验结果表明,本文提出的弱监督学习下的算法在HRSOD数据集上,获得了较高的0.849Fmax和0.867 Sm值,优于对比算法中的弱监督和无监督算法,甚至超越了部分全监督算法。其可视化结果显示,基于涂鸦监督的算法能够准确地检测并分割出不同场景下的显著目标。
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