【摘 要】
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针对单幅图像协同显著性检测中显著目标区域获取不精确以及目标特征对比不明显的问题,提出一种新的解决方法。利用深度学习初步检测出图像中单个目标的位置以及分布区域,再剔除其中的背景以及相邻目标部分得到显著目标区域,提高目标特征提取的准确度。选择支持向量机(SVM)分类器与特征比较结果结合来传播协同关系,最终得到协同显著图。通过计算最大F度量值、平均绝对误差(MAE)以及与其他方法的比较可以发现,该方法取
【基金项目】
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安徽省自然科学基金项目(1908085MF182),安徽省高等学校自然科学研究重点项目(KJ2019A0034)
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针对单幅图像协同显著性检测中显著目标区域获取不精确以及目标特征对比不明显的问题,提出一种新的解决方法。利用深度学习初步检测出图像中单个目标的位置以及分布区域,再剔除其中的背景以及相邻目标部分得到显著目标区域,提高目标特征提取的准确度。选择支持向量机(SVM)分类器与特征比较结果结合来传播协同关系,最终得到协同显著图。通过计算最大F度量值、平均绝对误差(MAE)以及与其他方法的比较可以发现,该方法取得了很好的效果。
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