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部分对象关系视觉突出性( Part-Object Relational Visual Saliency )
Y Liu D Zhang Q Zhang J Han
近年来，由于深度学习，特别是卷积神经网络(CNNs)的发展，视觉显著性自动检测技术有了很大的发展。然而，大多数CNNs方法都采用单独推断图像各部分的显著性，不可避免地会导致对显著性目标的不完全分割。本文介绍了如何利用胶囊网络（CapsNet）所赋予的部分-对象关系的特性来解决视觉显著性检测中主要依赖关系推理的问题。具体地，我们提出了一种双流策略，称为双流部分对象关系网络（TSPORTNet）来实现CapsNet，目的是降低网络复杂度和CapsNet路由过程中可能出现的冗余。此外，考虑到前面训练图像中胶囊类型的相关性，提出了一种相关感知的胶囊路由算法，在训练阶段更准确地分配胶囊，从而大大提高了训练速度。通过探索部件-对象关系，TSPORTNet生成了一个胶囊整体图，它反过来帮助生成最终显著图的多级特征。在五个广泛使用的基准测试上的实验结果表明，我们的框架一致地实现了最新的性能。代码可以在https://github.com/liuyi1989/tsportnet上找到。
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