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基于上下文引导的边缘感知显著目标检测网络( Edge-aware salient object detection network via context guidance )
X Chen Q Zhang L Zhang
基于全卷积网络(FCN)的显着目标检测方法由于能够获取全局语义信息，在突出显着区域方面显示出了优势。高层语义通常以自顶向下的方式传递。然而，语义信息在不同层次的特征之间会被逐渐稀释。为了缓解这一问题，我们提出了一种新的边缘感知显着目标检测网络。我们的网络利用高层语义信息来辅助较浅层的特征选择。具体地说，我们从主干的不同层次提取精炼的特征。然后，我们通过提取多尺度特征和强调重要特征通道来获取全局上下文信息来定位显着目标。为了辅助较浅层关注有意义的局部信息的学习，我们采用上下文引导策略对高层和低级信息进行融合。最后，我们监督低层边缘信息的生成，以保留显著的对象边界。大量的实验表明，在六个流行的基准测试中，在不同的评估指标下，所提出的模型与大多数现有的评估方法相比具有良好的性能。
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