matlab匹配滤波代码-SALICONtf:TensorFlow中SALICON显着性模型的重新实现

matlab匹配滤波代码SALICONtf 该存储库包含用于训练和运行SALICONtf的代码-在TensorFlow中自底向上的显着性模型SALICON的重新实现。 执行 建筑学 在我们的实现中，我们对原始内容进行了一些小的更改。 与原始论文一样，SALICONtf模型包含两个基于VGG的流（无fc层），用于精细和粗糙处理。 输入的大小分别调整为600x800px和300x400px，分别用于精细流和corase流。 调整细流的最后一层的大小以匹配粗流的sie（30x57px）。 两个输出都被串联并通过1×1滤波器进行卷积。 标签（人眼固定图）的大小调整为37×50，以匹配网络的输出。 训练 在原始公式中，通过优化Kullback-Leibler散度（KLD）损失获得了最佳结果。 在我们使用SALICONtf进行的实验中，我们使用了二进制交叉熵损失（OpenSALICON也使用了它）获得了更好的结果。 我们使用固定学习率0.01，动量0.9和重量衰减0.0005。 原始论文没有指定训练时期的数量，只提到训练模型需要1到2个小时。 我们的实现在100个周期后获得了合理的结果，并在300