全局信息引导的多尺度显著物体检测模型

摘要

目前方法不能有效提取图像的多尺度特征并完全利用全局信息,对此提出一种新的全局信息引导的多尺度显著物体检测模型。设计了多尺度特征提升模块,提升了各个侧输出特征的多尺度表征能力;利用空洞空间卷积池化金字塔模块提取图像的全局特征;将全局特征直接与各个侧边输出的多尺度特征相融合,利用全局特征引导侧边特征聚焦于目标区域中有用的中低层特征;采用由粗至细的方式得到最终的预测结果。该模型在四个广泛使用的数据集上进行了测试,并与8种近3年具有代表性的方法进行比较。实验结果表明,该模型对各种场景的显著物体检测具有较好的鲁棒性,可以均匀高亮显著目标的同时抑制背景噪声。