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用于显著目标检测的门控上下文特征( Gated Contextual Features for Salient Object Detection )
AK Gupta A Seal P Khanna A Yazidi O Krejcar
有效提取携带不同尺度信息的局部和上下文视觉线索是准确检测形状、大小和位置变化的显著目标的关键。Atrous空间金字塔池(ASPP)及其稠密版本被广泛应用于稠密预测任务的上下文特征提取。在密集连接或适度连接的ASPP中，跳过连接直接将上下文信息从并行的扩展卷积传播到下一个更高速率的扩展卷积，以解决Trous卷积中的“网格问题”。来自几个尺度的聚集上下文可能会稀释属于小对象的特征或混淆突出对象和背景之间的关系。为了强调图像中不同尺度视觉模式的不变性，本文提出了一种基于门的上下文提取模块。在所提出的模块的支路间短连接中嵌入了门功能。可学习门被部署来决定在较低尺度上提取的上下文信息对于下一个较高尺度的相关性。在显著目标检测任务上的实验结果表明，门有助于在上下文提取模块的多个尺度上保留相关的上下文信息。在五个常用的显著性检测基准上，通过与其他13种最先进的检测方法的比较，对本文提出的门控上下文特征显著性目标检测器的性能进行了评估。实验结果表明，该方法对各种比较评价指标均取得了较好的效果。
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