基于群组深度协同显著性检测

本文提出了一种端到端的群组深度协同显著性检测方法，以解决基于全卷积网络（FCN）的协同显著目标发现问题，该网络采用群组输入和群组输出。所提方法通过学习基于卷积神经网络的语义感知图像表示来捕获群组图像的群组交互信息，从而自适应地学习用于协同显著性检测的群组特征。此外，该方法挖掘了群组特征表示与单图像个体特征表示之间的协作与交互关系，并在一个协作学习框架中对其进行建模。最后，我们建立了一个统一的端到端深度学习方案，以联合优化群组特征表示学习和协作学习的过程，从而获得更可靠、更鲁棒的协同显著性检测结果。实验结果证明了我们的方法与现有最优方法相比的有效性。