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   将选定结果: 

 基于级联全卷积神经网络的显著性检测

张松龙 谢林柏

[摘要]提出了一种级联全卷积神经网络的显著性检测方法。网络主要由两层级联的全卷积神经网络组成,第一阶段构建了一个带金字塔池化模块编码-解码架构的全卷积神经网络,金字塔池化模块有效抑制了背景噪声的干扰。第二阶段设...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(07):071501

 基于深度残差网络与边缘监督学习的显著性检测

时斐斐 张松龙 彭力

[摘要]针对复杂背景下,图像显著区域显著值低和目标边缘表现模糊的问题,提出了基于深度残差网络和多尺度边缘残差学习的显著性检测方法。一方面提出了边缘残差块,使用边缘残差块在深度残差网络的基础上构建边缘监督网络,用于...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(15):151502

 基于全部卷积特征融合的显著性检测

张松龙 谢林柏

[摘要]如何充分利用各级卷积特征是当前显著性检测研究的关键问题。就此提出一种基于融合全部卷积层特征的全卷积神经网络显著性检测方法。首先, 将全部卷积特征映射到内部的多个尺度中, 在每个尺度上联合各级卷积特征预测显...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(10):101502

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