SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

hsv:(NATURVETENSKAP) hsv:(Data och informationsvetenskap) hsv:(Datorseende och robotik)
 

Sökning: hsv:(NATURVETENSKAP) hsv:(Data och informationsvetenskap) hsv:(Datorseende och robotik) > Deepside: A general...

Deepside: A general deep framework for salient object detection

Fu, Keren (författare)
Sichuan University
Zhao, Qijun (författare)
Sichuan University
Gu, Irene Yu-Hua, 1953 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
visa fler...
Yang, Jie (författare)
Shanghai Jiao Tong University
visa färre...
 (creator_code:org_t)
Elsevier BV, 2019
2019
Engelska.
Ingår i: Neurocomputing. - : Elsevier BV. - 0925-2312 .- 1872-8286. ; 356, s. 69-82
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Deep learning-based salient object detection techniques have shown impressive results compared to con- ventional saliency detection by handcrafted features. Integrating hierarchical features of Convolutional Neural Networks (CNN) to achieve fine-grained saliency detection is a current trend, and various deep architectures are proposed by researchers, including “skip-layer” architecture, “top-down” architecture, “short-connection” architecture and so on. While these architectures have achieved progressive improve- ment on detection accuracy, it is still unclear about the underlying distinctions and connections between these schemes. In this paper, we review and draw underlying connections between these architectures, and show that they actually could be unified into a general framework, which simply just has side struc- tures with different depths. Based on the idea of designing deeper side structures for better detection accuracy, we propose a unified framework called Deepside that can be deeply supervised to incorporate hierarchical CNN features. Additionally, to fuse multiple side outputs from the network, we propose a novel fusion technique based on segmentation-based pooling, which severs as a built-in component in the CNN architecture and guarantees more accurate boundary details of detected salient objects. The effectiveness of the proposed Deepside scheme against state-of-the-art models is validated on 8 benchmark datasets.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Annan data- och informationsvetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Other Computer and Information Science (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Bioinformatik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Bioinformatics (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Datavetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Computer Sciences (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Datorseende och robotik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Computer Vision and Robotics (hsv//eng)

Nyckelord

Salient object detection Convolutional neural network Side structure Deep supervision

Publikations- och innehållstyp

art (ämneskategori)
ref (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy