基于U网络和对抗学习的显著性检测方法

摘要

本发明属于计算机数字图像处理技术领域，具体为一种基于U网络和对抗学习的显著性检测方法。本发明步骤为：构建深度神经网络：神经网络整体设计基于对抗生成网络，包含生成器与鉴别器，生成器在结构上使用了自编码器结构与跳跃连接，主要由编码器和译码器组成，编码器是由编码模块组成，编码模块使用了堆叠的残差模块，译码器主要由解码器组成，也使用了堆叠的残差模块；训练深度神经网络：使用公开的、真实场景下的显著性图像数据集，利用多尺度的图像内容损失函数与对抗损失函数，训练前一步中构建的深度神经网络；利用训练好的网络模型，对自然图像进行检测，再将得到的结果进行后处理，得到最终的结果。本发明方法能够提高显著性检测的准确性。