Deep Saliency:Multi_Task Deep Neural Network Model for Salient object detection

摘要 重要的问题：如何以数据驱动的方式有效地建模显著性对象的语义属性。 提出了基于具有全局输入（全原始图像）和全局输出（全显着图）的完全卷积神经网络的多任务深度显着性模型。 提出的显著性模型采用数据驱动策略对潜在显着性先验信息进行编码，然后建立多任务学习方案，探索显著性检测与语义图像分割之间的内在相关性。通过这两个相关任务的协作特征学习，共享完全卷积层产生有效的物体感知特征。 它能够利用全卷积层捕

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