Feature maps in deep neural network generally contain different semantics. Existing methods often omit their characteristics that may lead to sub-optimal results. In this paper, we propose a novel end-to-end deep saliency network which could effectively utilize multi-scale feature maps according to their characteristics. Shallow layers often contain more local information, and deep layers have advantages in global semantics. Therefore, the network generates elaborate saliency maps by enhancing local and global information of feature maps in different layers. On one hand, local information of shallow layers is enhanced by a recurrent structure which shared convolution kernel at different time steps. On the other hand, global information of deep layers is utilized by a self-attention module, which generates different attention weights for salient objects and backgrounds thus achieve better performance. Experimental results on four widely used datasets demonstrate that our method has advantages in performance over existing algorithms.


翻译:深神经网络中的地貌图通常包含不同的语义学。 现有方法往往省略可能导致亚最佳结果的特征。 在本文中,我们建议建立一个新的端到端深显性网络,根据它们的特征有效地使用多尺度的地貌图。 浅浅层通常包含更多的当地信息,深层在全球语义学中具有优势。 因此,通过加强不同层次地貌图的地方和全球信息,这个网络生成了复杂的突出性图。 一方面,浅层的当地信息通过一个经常性结构得到加强,该结构在不同时间步骤中共享共聚内核。 另一方面,一个自我注意模块利用了深层的全球信息,该模块对突出对象和背景产生不同的关注分量,从而取得更好的性能。 四个广泛使用的数据集的实验结果表明,我们的方法比现有算法有优势。

5
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
143+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文笔记之Feature Selective Networks for Object Detection
统计学习与视觉计算组
21+阅读 · 2018年7月26日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
12+阅读 · 2017年9月24日
Arxiv
4+阅读 · 2019年12月2日
Arxiv
4+阅读 · 2019年8月7日
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
Arxiv
10+阅读 · 2019年1月24日
Arxiv
5+阅读 · 2018年4月17日
VIP会员
相关VIP内容
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
143+阅读 · 2019年10月12日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文笔记之Feature Selective Networks for Object Detection
统计学习与视觉计算组
21+阅读 · 2018年7月26日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
12+阅读 · 2017年9月24日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员