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自底向上的显著性目标检测研究综述
被引量：
14
1
作者
吴加莹
杨赛
+1 位作者
堵俊
林宏达
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第3期48-52,共5页
文中对显著性目标检测(Salient Object Detection)领域内的国内外发展现状进行了综述。首先,介绍了显著性目标检测的研究背景和发展历程;然后,根据各个模型所使用特征的不同,分别从手工设计特征和深度学习特征这两个方面对显著性计算进...
文中对显著性目标检测(Salient Object Detection)领域内的国内外发展现状进行了综述。首先,介绍了显著性目标检测的研究背景和发展历程;然后,根据各个模型所使用特征的不同,分别从手工设计特征和深度学习特征这两个方面对显著性计算进行综述,在论述基于手工设计特征的显著性计算的研究进展时,将其细分为基于对比度先验的显著性计算、基于前景先验的显著性计算以及基于背景先验的显著性计算3个子类,并对每个类别中的若干典型算法的建模思路进行了描述;最后,进行分析与总结,并指出显著性目标检测领域仍需解决的问题及未来的研究方向。
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关键词
显著性目标检测
显著性先验
深度学习
显著图融合
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职称材料
题名
自底向上的显著性目标检测研究综述
被引量：
14
1
作者
吴加莹
杨赛
堵俊
林宏达
机构
南通大学电气工程学院
南通先进通信技术研究院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第3期48-52,共5页
基金
江苏省普通高校自然科学基金(16KJB520037)
南通大学-南通智能信息技术联合研究中心(KFKT2017A02)资助
文摘
文中对显著性目标检测(Salient Object Detection)领域内的国内外发展现状进行了综述。首先,介绍了显著性目标检测的研究背景和发展历程;然后,根据各个模型所使用特征的不同,分别从手工设计特征和深度学习特征这两个方面对显著性计算进行综述,在论述基于手工设计特征的显著性计算的研究进展时,将其细分为基于对比度先验的显著性计算、基于前景先验的显著性计算以及基于背景先验的显著性计算3个子类,并对每个类别中的若干典型算法的建模思路进行了描述;最后,进行分析与总结,并指出显著性目标检测领域仍需解决的问题及未来的研究方向。
关键词
显著性目标检测
显著性先验
深度学习
显著图融合
Keywords
Salient
object
detection
saliency
prior
Deep
learning
fusion
of
saliency
maps
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
操作
1
自底向上的显著性目标检测研究综述
吴加莹
杨赛
堵俊
林宏达
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019
14
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