视觉显著性物体检测算法研究

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摘要

1绪论

1．1显著性物体检测的背景和意义

1．2显著性物体检测的研究现状

1．2．1基于非学习模型的显著性检测

1．2．2基于浅层学习的显著性检测

1．2．3基于深度学习的显著性检测

1．3显著性物体检测算法存在的问题和研究思路

1．4论文概述

1．4．1本文的研究内容和成果

1．4．2论文结构

2视觉显著性检测理论基础及模型

2．1引言

2．2视觉显著性检测的理论研究

2．2．1视觉注意机制的神经学及心理学机制

2．2．2眼动点预测与显著性物体检测

2．3显著性物体检测的一般模型

2．3．1特征提取

2．3．2区域显著性计算

2．3．4显著图融合

2．4数据库及评价标准

2．4．1数据库

2．4．2评价标准

2．5本章小结

3基于引导Boosting的显著性检测算法

3．1引言

3．2特征提取

3．3训练样本生成

3．4基于引导的增强学习算法

3．5实验结果

4基于深度学习的显著性检测算法

4．1引言

4．2基于多任务深度学习的显著性检测算法

4．2．1多任务学习模型

4．2．2像素级监督稠密预测任务

4．2．3图像级标签预测任务

4．2．4网络结构

4．2．5模型训练

4．2．6后处理

4．3实验结果及分析

4．3．2模块对比

4．3．2整体对比

4．4本章小结

5总结与展望

5．1工作总结

5．2研究展望

参考文献

致谢