基于深层监督的循环卷积神经网络的视觉显著性检测方法

摘要

本发明公开了一种基于深层监督的循环卷积神经网络的显著性检测方法，其包括如下步骤：一、初级深层网络结构的设计；二、循环卷积神经网络的设计；三、深层监督的循环卷积神经网络的设计；四、模型的训练与测试。本发明提出了一种新的网络结构，在不增加模型参数的同时增加了网络结构的深度，并采用多层监督信息来对模型进行有效地训练。本发明提出的深层监督的循环卷积神经网络除了在显著性检测领域能取得很好的效果外，还可以用于所有的基于像素分类的图像处理和计算机视觉领域的应用中。