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為實現(xiàn)圖像顯著區(qū)域或目標(biāo)的低級特征與語義信息有意義的結(jié)合，以獲取結(jié)構(gòu)更完整、邊界更淸晰的顯著性檢測結(jié)果，提出一種結(jié)合雙流特征融合及對抗學(xué)習(xí)的彩色圖像顯著性檢測（ SATSAL）算法。首先，以ⅤGG-16和Res 2net-50為雙流異構(gòu)主干網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)自底向上、不同級別的特征提取;之后，分別針對每個流結(jié)構(gòu)，將相同級別的特征圖送人卷積塔模塊，以增強(qiáng)級內(nèi)特征圖的多尺度信息;進(jìn)一步，采用自頂向下、跨流特征圖逐級側(cè)向融合方式生成顯著圖;最后，在條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)的主體框架下，利用對抗學(xué)習(xí)提升顯著性檢測結(jié)果與顯著目標(biāo)的結(jié)構(gòu)相似性以PR曲線、F- measure、平均絕對誤差、S- measure為評價指標(biāo)，在 ECSSD， PASCAL-S，DUT- OMRON以及DUTs-test4個公開數(shù)據(jù)集上與其他10種基于深度學(xué)習(xí)的顯著性檢測算法的對比實驗表明工算法優(yōu)于其他大部分算法。
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