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多层次特征融合的视频显著目标检测系统设计
文献摘要：
以ResNet-50为骨干网络,设计了多尺度特征融合的视频显著性目标检测系统.系统主要由上下文语义聚合模块(用于空间特征的提取)和双层卷积LSTM模块(用于连续帧间时间相关性的提取)组成.该系统使用ResNet-50提取显著性目标特征,提出上下文语义聚合模块,利用自上而下和自下而上的结构融合深层特征和浅层特征,可以灵活调整不同层次特征的贡献,并进行有效的信息交换.然后,将空间细化的特征输入双层ConvLSTM来探索视频帧之间注意力的动态转换,以增强连续视频帧间运动信息的表达,实现视频帧间的时间相关性提取.3个标准数据集的仿真结果表明,与11种常用系统相比,该系统的评价指标MAE,F-measure,S-measure均较好.
文献关键词：
目标检测;特征提取;特征融合;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
毕洪波;朱徽徽;杨丽娜;张丛;吴然万
作者机构：
东北石油大学电气信息工程学院,黑龙江大庆163318
文献出处：
引用格式：
[1]毕洪波;朱徽徽;杨丽娜;张丛;吴然万-.多层次特征融合的视频显著目标检测系统设计)[J].实验室研究与探索,2022(03):94-98
A类：
B类：
多层次特征融合,显著目标检测,ResNet,骨干网络,多尺度特征融合,视频显著性,显著性目标检测,上下文语义,空间特征,特征的提取,于连,时间相关性,目标特征,出上,自下而上,深层特征,不同层次,信息交换,ConvLSTM,视频帧,动态转换,间运,运动信息,标准数据集,MAE,measure,注意力机制
AB值：
0.416533
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