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现有的显著性检测算法多基于图像底层特征,在内容复杂的图像上应用时容易受到干扰。为此,提出一种加入类别先验信息的显著性检测算法。基于深度神经网络生成的特征图谱,选择对预训练集分类结果有正向贡献的部分加权重组,根据保留的空间信息生成显著性图像,结合颜色对比和图像过分割算法进行显著性目标分割。在网络图像组成的公开测试集上的实验结果表明,与IT,SR等算法相比,该算法的平均正确率、召回率和F值都有明显提高。