【摘 要】
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显著性物体检测的目标是找到图像中最显著的一个或多个物体。近年来,显著性物体检测得到了越来越多研究者的关注,并且被广泛地应用到各种计算机视觉任务中,比如物体识别、图像检索、图像编辑、视觉跟踪等。尽管基于深度学习的显著性物体检测模型已经取得了不错的性能,但是受限于噪声的影响,模型的性能还有进一步提升空间。因此,本文从噪声抑制的角度出发开展显著性物体检测研究。首先,针对标签噪声问题,本文以RGB图像的显
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显著性物体检测的目标是找到图像中最显著的一个或多个物体。近年来,显著性物体检测得到了越来越多研究者的关注,并且被广泛地应用到各种计算机视觉任务中,比如物体识别、图像检索、图像编辑、视觉跟踪等。尽管基于深度学习的显著性物体检测模型已经取得了不错的性能,但是受限于噪声的影响,模型的性能还有进一步提升空间。因此,本文从噪声抑制的角度出发开展显著性物体检测研究。首先,针对标签噪声问题,本文以RGB图像的显著性物体为研究对象,提出了一种最小批量填充率分割策略,将伪标签中可能是噪声的像素过滤掉,并尽可能地保留有效像素。设计了边缘指导损失来让网络的预测从高置信度区域渐次扩展到边缘区域,最终通过基于颜色先验的特征对比损失来优化对物体边缘的预测。进一步,针对特征噪声问题,本文以RGBD图像的显著性物体为研究对象,提出了一种双分支主干策略。该策略先聚合网络的高层特征,然后利用高层特征生成的显著性图抑制低层特征中的噪声。同时,为了解决低质量深度图像中存在的噪声信息,设计了一个深度增强模块来抑制深度模态的噪声并减少两种模态特征之间的差异。本文在6个常用的RGB显著性物体检测数据集和8个RGBD显著性物体检测数据集上进行了大量实验,实验结果显示所提方法优于同类工作。
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