Saliency Detection by Multilevel Deep Pyramid Model
المؤلفون المشاركون
Wang, Hai
Zhang, Yong
Cai, Yingfeng
Dai, Lei
Chen, Long
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-08-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Traditional salient object detection models are divided into several classes based on low-level features and contrast between pixels.
In this paper, we propose a model based on a multilevel deep pyramid (MLDP), which involves fusing multiple features on different levels.
Firstly, the MLDP uses the original image as the input for a VGG16 model to extract high-level features and form an initial saliency map.
Next, the MLDP further extracts high-level features to form a saliency map based on a deep pyramid.
Then, the MLDP obtains the salient map fused with superpixels by extracting low-level features.
After that, the MLDP applies background noise filtering to the saliency map fused with superpixels in order to filter out the interference of background noise and form a saliency map based on the foreground.
Lastly, the MLDP combines the saliency map fused with the superpixels with the saliency map based on the foreground, which results in the final saliency map.
The MLDP is not limited to low-level features while it fuses multiple features and achieves good results when extracting salient targets.
As can be seen in our experiment section, the MLDP is better than the other 7 state-of-the-art models across three different public saliency datasets.
Therefore, the MLDP has superiority and wide applicability in extraction of salient targets.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Hai& Dai, Lei& Cai, Yingfeng& Chen, Long& Zhang, Yong. 2018. Saliency Detection by Multilevel Deep Pyramid Model. Journal of Sensors،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202169
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Hai…[et al.]. Saliency Detection by Multilevel Deep Pyramid Model. Journal of Sensors No. 2018 (2018), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202169
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Hai& Dai, Lei& Cai, Yingfeng& Chen, Long& Zhang, Yong. Saliency Detection by Multilevel Deep Pyramid Model. Journal of Sensors. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1202169
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1202169
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر