同济大学学报(自然科学版)

作者：赵卫东，王辉，柳先辉

单位：同济大学 电子与信息工程学院，上海 201804

关键词：显著性目标检测,注意力机制,边缘检测,深度卷积神经网络

基金：上海市科技计划项目（20DZ2281000）

针对显著性目标检测任务中识别结果边缘模糊的问题，提出了一种能够充分利用边缘信息增强边缘像素置信度的新模型。该网络主要有两个创新点：设计三重注意力模块，利用预测图的特点直接生成前景、背景和边缘注意力，并且生成注意力权重的过程不增加任何参数；设计边缘预测模块，在分辨率较高的网络浅层进行有监督的边缘预测，并与网络深层的显著图预测融合，细化了边缘。在6种常用公开数据集上用定性和定量的方法评估了该模型，并且与其他模型进行充分对比，证明设计的新模型能够取得最优的效果。此外，该模型参数量为30.28 M，可以在GTX 1080 Ti显卡上达到31 帧·s-1的预测速度。

来源：2024年第2期

《同济大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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