基于特征残差融合的显著性检测网络
来源：计算机应用与软件杂志2024年第5期北京时间：
作者：徐玉菁, 李洪鹏
摘要：当前的显著性检测任务得益于卷积神经网络模型的监督训练能够达到很好的效果但是模型中的显著性特征如何有效地利用仍是一个关键的问题。不同层级的显著性特征信息融合能够达到互补的效果进而促进最终预测的效果，因此提出一个基于局部信息残差融合的网络架构。该结构是对局部范围的卷积层的特征进行残差式的融合，以此降低由于采样操作导致引入噪点的风险。再将融合的新特征图由深层递进式地传递到浅层并输出，进而获得最终的预测结果。
关键词：显著性目标检测, 残差结构, 深度学习, 计算机视觉
