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基于图像级标签及
超像素块
的弱监督显著性检测
针对获得训练数据集代价高昂问题,提出了一种用于图像显著性检测的弱监督新方法,在训练网络模型时仅使用图像级标签。方法分为两个阶段,在第一阶段,根据图像级标签训练分类模型,获得前景推断图;在第二阶段,对原图像进行
超像素块
处理,并与阶段一得到的前景推断图进行融合,从而细化显著对象边界。算法使用了现有的大型训练集和图像级标签,未使用像素级标签,从而减少了注释的工作量。在四个公共基准数据集上的实验结果表明,性能明显优于无监督的模型,与全监督模型相比也具有一定的优越性。
2022-12-08 14:49:26
1.06MB
深度学习
弱监督
显著性检测
1
超像素分割-SLIC算法-用于图像分割领域-matlab代码-可直接使用
RunMe为matlab运行的主函数 SLIC.m为SLIC算法的实现 是一个function函数 FindAroundLine.m是用来将
超像素块
画边界线的function函数 SLIC.m和FindAroundLine.m都不用运行,把他放在和RunMe同一个路径下就行 注意在运行RunMe.m脚本时,要将matlab的当前文件夹改为RunMe所在文件夹,里面的demo.jpg是我存放的图片,运行结果即为demo.jpg分块的结果
2022-04-06 15:05:10
65KB
matlab
SLIC
图像分割
超像素块
1
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