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Multi-Feature Fusion Network for Salient Region Detection 두드러진 영역 감지를 위한 다중 기능 융합 네트워크

Zheng FANG, Tieyong CAO, Jibin YANG, Meng SUN

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요약 :

돌출 영역 감지는 컴퓨터 비전 및 이미지 처리의 근본적인 문제입니다. 딥 러닝 모델은 기존 접근 방식보다 성능이 뛰어나지만 매개변수가 크고 속도가 느리다는 단점이 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 CNN(Convolution Neural Network) 기반의 효율적인 돌출 영역 탐지 아키텍처인 다중 기능 융합 네트워크(MFFN)를 제안합니다. 새로운 특징 추출 구조는 CNN에서 특징 맵을 얻기 위해 설계되었습니다. 융합 밀집 블록은 모든 하위 수준 및 상위 수준 특징 맵을 융합하여 두드러진 영역 결과를 도출하는 데 사용됩니다. MFFN은 사후 처리 절차가 필요하지 않은 엔드 투 엔드 아키텍처입니다. 벤치마크 데이터세트에 대한 실험에서는 MFFN이 돌출 영역 감지에 대한 최첨단 성능을 달성하고 훨씬 더 적은 매개변수와 계산 시간이 필요하다는 것을 보여줍니다. 절제 실험은 MFFN의 각 모듈의 효율성을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E102-A No.6 pp.834-841
발행일
2019/06/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.E102.A.834
원고의 종류
PAPER
범주
영상

작성자

Zheng FANG
  Army Engineering University
Tieyong CAO
  Army Engineering University
Jibin YANG
  Army Engineering University
Meng SUN
  Army Engineering University

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