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Deep Learning Network for Salient Region Identification in Images

机译:深度学习网络用于图像显着区域识别

摘要

Mechanisms are provided to implement a hybrid deep learning network. The hybrid deep learning network receives, from a imaging system, first input data specifying a non-annotated image. The hybrid deep learning network pre-processes the non-annotated image to generate second input data specifying a hint image and corresponding annotation data specifying salient regions of the hint image. The hybrid deep learning network processes the first input data and second input data to perform training of the hybrid deep learning network by targeting feature detection in the non-annotated image in the salient regions identified in the hint image. The trained hybrid deep learning network is used to process third input data specifying a new non-annotated image to thereby identify an object or structure in the new non-annotated image.
机译:提供了用于实现混合深度学习网络的机制。混合深度学习网络从成像系统接收指定非注释图像的第一输入数据。混合深度学习网络对未注释的图像进行预处理,以生成指定提示图像的第二输入数据和指定提示图像显着区域的相应注释数据。混合深度学习网络处理第一输入数据和第二输入数据,以在提示图像中标识的显着区域中的非注释图像中定位特征检测为目标,以执行混合深度学习网络的训练。训练有素的混合深度学习网络用于处理指定新的非注释图像的第三输入数据,从而识别新的非注释图像中的对象或结构。

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