基于特征排列和空间激活的显著物体检测方法.docx
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2023-02-23
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1. 引言
在信息时代，随着视频技术及其应用的飞速发展，视频、图像等视觉信息载体变得更
加实用，应用更加广泛
[1]
。由于视频和图像主要是供人眼观察的，人眼敏感的图像对象被
称为显著对象，例如图像中明亮的颜色、高速运动、闪烁的爆炸等图像区域。
在视觉显著性研究的早期，研究人员提出了自主注意力和非自主注意力
[2]
。一些研究
者试图理解视频中眼球运动的时域效应，而另一些研究者则关注于剪辑点，比如电影场景
的变化对视觉意义
[3]
的影响。1980 年 Treisman 和 Gelade
[4]
提出了特征集成理论。后来，
Koch 和 Ullman
[5]
提出了将正演模型和显著性图集成的概念。显著性图是一种用来表示对图
像中每个点的关注程度的方法。显著性图的第 1 个实现是由 Itti 等人
[6]
提出的，他们提出了
第 1 个完整的人类注意力模型。由于当前深度学习的流行，基于卷积神经网络的视觉显著
性计算方法也得到了广泛的关注和发展。
本文提出一种基于卷积神经网络的视觉显著性目标检测方法，它与当前的主流模式有
很大的不同，例如典型的学习像素上下文注意力的显著性检测(learning Pixel-wise
Contextual AtteNtion for saliency detection, PiCANet)
[7]
和反注意力显著目标检测(Reverse
Attention for Salient object detection, RAS)
[8]
更注重模型的训练方式，在多超参数搜索空间内
进行组合，得到更合适的全局最优收敛结果；轮廓知识迁移显著目标检测(Contour
knowledge transfer for Salient object detection, C2S-Net)
[9]
采用了弱监督进行学习，减少对显
著物体标注数据的依赖，获得更加泛化和自适应的模型；边缘指导的显著物体检测
(Boundary-Aware Salient object detection, BASNet)
[10]
更加关注目标的显著边缘，通过同时预
测边缘和区域，整合信息获得更精确的结果；而针对快速准确显著物体检测的级联局部解
码器(Cascaded Partial Decoder for fast and accurate salient object detection, CPD)
[11]
丢弃低分辨
率特征图，在加速计算的同时，保留了浅层网络提取的细节空间特征；一种基于池化设计
的实时显著物体检测(a simple Pooling-based design for real-time salient object detection,
PoolNet)
[12]
采用了多种学习监督的路径，利用不同的损失函数进行搭配，整合了多种训练
特点。基于多实例重学习的显著物体检测(salient object detection via Multiple Instance Joint
Re-learning, MIJR)
[13]
创建了一种基于真值图的实例化过程，并以主流算法为基础进行了全
面的指标提升；显著物体检测的标签解耦框架(Label Decoupling Framework for salient object
detection, LDF)
[14]
提出了一种主体和细节的解耦合模型，利用特征信息的自交互完善预测结
果，并对主体和细节信息进行迭代；多尺度交互的显著物体检测网络(Multi-scale Interactive
Network for salient object detection, MINet)
[15]
利用相邻尺度特征图扩大感受野来替代拼接，
一定程度上减少了参数的冗余，规避了相邻尺度带来的噪声，达到了较好的效果；对抗攻
击的鲁棒显著物体检测(RObust SAlient object detection against adversarial attacks, ROSA)
[16]
则是另辟蹊径，利用白盒攻击的方法对抗现有的显著目标检测模型，引入新的更容易分辨
的噪声，来打破难以分辨的对抗扰动的结构，而不是试图直接去除对抗扰动，从而保证了
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